TAILIEUCHUNG - Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 109

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 109. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 1060 Chotirat Ann Ratanamahatana et al. errors. While the algorithm is perhaps the most commonly used clustering algorithm in the literature one of its shortcomings is the fact that the number of clusters K must be prespecified. Clustering has been used in many application domains including biology medicine anthropology marketing and economics. It is also a vital process for condensing and summarizing information since it can provide a synopsis of the stored data. Similar to query by content there are two types of time series clustering whole clustering and subsequence clustering. The notion of whole clustering is similar to that of conventional clustering of discrete objects. Given a set of individual time series data the objective is to group similar time series into the same cluster. On the other hand given a single typically long time series subsequence clustering is performed on each individual time series subsequence extracted from the long time series with a sliding window. Subsequence clustering is a common pre-processing step for many pattern discovery algorithms of which the most well-known being the one proposed for time series rule discovery. Recent empirical and theoretical results suggest that subsequence clustering may not be meaningful on an entire dataset Keogh et al. 2003 and that clustering should only be applied to a subset of the data. Some feature extraction algorithm must choose the subset of data but we cannot use clustering as the feature extraction algorithm as this would open the possibility of a chicken and egg paradox. Several researchers have suggested using time series motifs see below as the feature extraction algorithm Chiu et al. 2003 . Prediction Forecasting Prediction can be viewed as a type of clustering or classification. The difference is that prediction is predicting a future state rather than a current one. Its applications include obtaining forewarning of natural disasters flooding hurricane snowstorm etc epidemics .

• Cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc cơ sở dữ liệu
• kiến thức máy tính
• ứng dụng khai thác dữ liệu
• sổ tay dữ liệu máy tính
• phương pháp khai thác dữ liệu
• mô hình dữ liệu NCBI
• cơ sở dữ liệu
• cơ sở dữ liệu EMBL EBI
• cơ sở dữ liệu CIB DDBJ
• nghiên cứu sinh học
• sinh học bài giảng sinh học
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữu liệu
• Cấu trúc dữ liệu trong SQL server
• Cấu trúc dữ liệu
• Tạo cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Vị trí cấu trúc dữ liệu
• Áp dụng tin học
• Quan hệ giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cơ bản
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Đánh giá thuật toán
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu
• Hệ cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Các hệ cơ sở dữ liệu
• Khôi phục dữ liệu
• An toàn dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Thành phần cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc giải thuật
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Lập trình dữ liệu
• Công nghệ thông tin
• Đề thi cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng hệ cơ sở dữ liệu
• Lý thuyết cơ sở dữ liệu
• Phát triển cơ sở dữ liệu
• Thuật toán giải thuật
• Tổng quan cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu cơ sở
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Đặc tính của cơ sở dữ liệu
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu
• Tiêu chuẩn cấu trúc dữ liệu
• Kiểu dữ liệu cơ sở
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu con trỏ
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Dữ liệu đa phương tiện
• Các cấu trúc dữ liệu đa chiều
• Cấu trúc dữ liệu đa chiều
• tài liệu học vi tính
• hệ thống cơ sở dữ liệu
• tìm hiểu cơ sở dữ liệu
• xây dựng cơ sở dữ liệu
• nghiên cứu cơ sở dữ liệu
• cấu trức lưu trữ ngoài
• Tài liệu cấu trúc cây
• Khái niệm cấu trúc cây
• Thông tin cấu trúc
• Tổng quan cấu trúc cây
• Đặc điểm cấu trúc dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu quốc gia
• Khoa học và công nghệ
• Phần mềm quản trị
• Ngôn ngữ lập trình minh hoạ
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Giải thuật và cấu trúc dữ liệu
• Khái niệm cấu trúc dữ liệu
• Bài toán toán tin học
• Đặc tả vấn đề
• Cơ sở dữ liệu Chương 3
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Mô hình Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu trong GIS
• Dữ liệu không gian
• Cấu trúc dữ liệu Vector
• Dữ liệu Raster
• Bài giảng dữ liệu