Khai phá dữ liệu bằng cây quyết định

Thảo luận trong 'Quản Trị Mạng' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    173
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    MỤC LỤC
    LỜI MỞ ĐẦU 3
    Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu 4
    1.1. Khám phá tri thức và khai phá dữ liệu là gì?. 4
    1.2. Quá trình phát hiện tri thức. 5
    1.2.1. Hình thành và định nghĩa bài toán. 5
    1.2.2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. 6
    1.2.3. Khai phá dữ liệu và rút ra các tri thức. 6
    1.2.4. Phân tích và kiểm định kết quả. 7
    1.2.5. Sử dụng các tri thức phát hiện được. 7
    1.3. Quá trình khai phá dữ liệu 7
    1.3.1. Gom dữ liệu (gatherin) 8
    1.3.2. Trích lọc dữ liệu (selection) 8
    1.3.3. Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu (cleansing preprocessing). 8
    1.3.4. Chuyển đổi dữ liệu (transformation) 91.3.5. Phát hiện và trích mẫu dữ liệu ( pattern extraction and discovery) 9
    1.3.6. Đánh giá kết quả mẫu (evaluation of result ) 9
    1.4. Chức năng của khai phá dữ liệu 9
    1.5. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu 10
    1.5.1. Phân lớp dữ liệu: 10
    1.5.2. Phân cụm dữ liệu: 10
    1.5.3. Khai phá luật kết hợp: 10
    1.5.4. Hồi quy: 11
    1.5.5. Giải thuật di truyền: 11
    1.5.6. Mạng nơron: 11
    1.5.7. Cây quyết định. 12
    1.6. Các dạng dữ liệu có thể khai phá được. 12
    1.7. Các lĩnh vực liên quan đến khai phá dữ liệu và ứng dụng của khai phá dữ liệu 12
    1.7.1. Các lĩnh vực liên quan đến phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu. 12
    1.7.2. Ứng dụng của khai phá dữ liệu. 12
    1.8. Các thách thức và hướng phát triển của phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu. 13
    Chương 2: Khai phá dữ liệu bằng cây quyết định 14
    2.1. Cây quyết định 14
    2.1.1. Định nghĩa cây quyết định. 14
    2.1.2. Ưu điểm của cây quyết định. 15
    2.1.3. Vấn đề xây dựng cây quyết định. 15
    2.1.4. Rút ra các luật từ cây quyết định. 16
    2.2. Các thuật toán khai phá dữ liệu bằng cây quyết định 16
    2.2.1. Thuật toán CLS 16
    2.2.2. Thuật toán ID3. 17
    2.2.3. Thuật toán C4.5. 19
    2.2.4. Thuật toán SLIQ[5] 23
    2.2.5. Cắt tỉa cây quyết định. 26
    2.2.6. Đánh giá và kết luận về các thuật toán xây dựng cây quyết định. 28
    Chương 3: Xây dựng chương trình dêmo. 30
    3.1. Mô tả bài toán 30
    3.2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu 30
    3.3. Chương trình 31
    Chương 4. KẾT LUẬN 32
    4.1 Đánh Giá. 32
    4.1.1 Lý thuyết 32
    4.1.2 Ứng dụng. 32
    4.2 Hướng Phát Triển 32
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...