TAILIEUCHUNG - Data Mining Concepts and Techniques phần 7

hoặc một mô hình dự báo để dự đoán chi phí bằng đô la của khách hàng tiềm năng về thiết bị máy tính cho thu nhập và nghề nghiệp của họ. Nhiều phương pháp phân loại và dự báo đã được đề xuất bởi các nhà nghiên cứu trong việc học máy tính, nhận dạng mẫu, và các số liệu thống kê. Hầu hết các thuật toán là cư dân bộ nhớ, thường giả định một kích thước dữ liệu nhỏ. Khai thác dữ liệu nghiên cứu đã xây dựng. | 440 Chapter 7 Cluster Analysis Experiments on PROCLUS show that the method is efficient and scalable at finding high-dimensional clusters. Unlike CLIQUE which outputs many overlapped clusters PROCLUS finds nonoverlapped partitions of points. The discovered clusters may help better understand the high-dimensional data and facilitate other subsequence analyses. Frequent Pattern-Based Clustering Methods This section looks at how methods of frequent pattern mining can be applied to clustering resulting in frequent pattern-based cluster analysis. Frequent pattern mining as the name implies searches for patterns such as sets of items or objects that occur frequently in large data sets. Frequent pattern mining can lead to the discovery of interesting associations and correlations among data objects. Methods for frequent pattern mining were introduced in Chapter 5. The idea behind frequent pattern-based cluster analysis is that the frequent patterns discovered may also indicate clusters. Frequent pattern-based cluster analysis is well suited to high-dimensional data. It can be viewed as an extension of the dimension-growth subspace clustering approach. However the boundaries of different dimensions are not obvious since here they are represented by sets of frequent itemsets. That is rather than growing the clusters dimension by dimension we grow sets of frequent itemsets which eventually lead to cluster descriptions. Typical examples of frequent pattern-based cluster analysis include the clustering of text documents that contain thousands of distinct keywords and the analysis of microarray data that contain tens of thousands of measured values or features. In this section we examine two forms of frequent pattern-based cluster analysis frequent term-based text clustering and clustering by pattern similarity in microarray data analysis. In frequent term-based text clustering text documents are clustered based on the frequent terms they contain. Using the vocabulary of

• Cơ sở dữ liệu
• lập trình SQL Server
• lập trình database
• lưu trữ dữ liệu
• dữ liệu hệ thống
• lập trình máy tính
• lập trình phần mềm
• SQL Server
• tự học SQL Server
• hướng dẫn SQL Server
• kinh nghiệm lập trình SQL Server
• cẩm nang lập trình SQL Server
• Lập trinh SQL server
• tài liệu Lập trinh SQL server
• hướng dẫn Lập trinh SQL server
• kinh nghiệm Lập trinh SQL server
• cẩm nang Lập trinh SQL server
• kinh nghiệm lập trình
• code lập trình
• chương trình lập trình
• ngôn ngữ C++
• giáo trình sql server
• tài liệu sql server
• lý thuyết sql server
• bải giảng sql server
• thủ thuật lập trình
• phần mềm máy tính
• kỹ thuật máy tính