TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 2 - Văn Thế Thành

Bài giảng Khai phá dữ liệu - Bài 2: Luật kế hợp cung cấp cho người đọc các kiến thức cơ sở về luật kết hợp, tạo luật kết hợp, các tập phổ biến với mẹo Apriori, tạo ứng viên Apriori, thuật toán Apriori đã đủ nhanh,. nội dung chi tiết. | Bài 2 Luật kết hợp Khai phá dữ liệu 1 Luật kết hợp Cơ sở Khai phá luật kếthợp - Tìmtần số mẫu mối kết hợp sự tương quan hay các cấu trúc nhân quả giữa các tập đối tượng trong các cơ sở dữ liệu giao tác cơ sở dữ liệu quan hệ và những kho thông tin khác. Tính hiểu được dễ hiểu Tính sử dụng được Cung cấp thông tin thiết thực Tính hiệu quả Đã có những thuật toán khai thác hiệu quả Các ứng dụng - Phân tích dữ liệu giỏ hàng cross-marketing thiết kế catalog lossleader analysis gom cụm phân lớp . Khai phá dữ liệu 2 Luật kết hợp Cơ sở Định dạng thể hiện đặc trưng cho các luật kết hợp - khăn bia 60 - mua khăn mua bia 60 - Neu mua khăn thì mua bia trong 60 trường hợp. Khăn và bia được mua chung trong dòng dữ liệu. Các biểu diễn khác - mua x khăn mua x bia 60 - khoa x CS A học x DB điểm x A 1 75 Khai phá dữ liệu 3 1 Luật kết hợp Cơ sở khăn b 60 NẾU mua khăn THÌ mua bia 1 2 3 4 trong 60 trường hợp trên dòng dữ liệu 1 Tiền đề vế trái thân 2 Mệnh đề kết quả vế phải đầu 3 Support tần số trong bao nhiêu phần trăm dữ liệu thì những điều ở vế trái và vế phải cùng xảy ra 4 Confidence độ mạnh nếu vế trái xảy ra thì có bao nhiêu khả năng vế phải xảy ra Khai phá dữ liệu Luật kết hợp Cơ sở Bộ ủng hộ biểu thị tần số luật có trong các giao tác. support A B s c p AuB support A B Bộ tin cây biểu thị số phần trăm giao tác có chứa luôn B trong số những giao tác có chứa A. confidence A B s c p B A p AuB p A support A B support A Khai phá dữ liệu 5 Luật kết hợp Cơ sở Bộ ủng hộ tối thiểu o - Cao ít tập phần tử itemset phổ biến ít luật hợp lệ rất thường xuất hiện - Thấp nhiều luật hợp lệ hiếm xuất hiện Bộ tin cây tối thiểu Y - Cao ít luật nhưng tất cả gần như đúng - Thấp nhiều luật phần lớn rất không chắc chắn Giá trị tiêu biểu ơ 2 -10 Y 70 - 90 Khai phá dữ liệu 6 2 Luật kết hợp Cơ sở Giao tác - Dạng quan hệ Tid item 1 item1 1 item2 2 item3 Item vàitemsets Dạng kết Tid itemset 1 item1 item2 2 item3 phần tử đơn lẻ và tập phần tử Support của tập I số lượng giao tác có chứa

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Luật kế hợp
• Tạo luật kết hợp
• Tập phổ biến với mẹo Apriori
• Tạo ứng viên Apriori
• Thuật toán Apriori
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Data mining
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu