Về các kỹ thuật phân cụm dữ liệu trong data mining /
Tổng quan về lĩnh vực data mining, chỉ ra các giai đoạn thực hiện trong quá trình khám phá tri thức.Trình bày các kỹ thuật dạng dữ liệu thường được sử dụng trong data mining. Giới thiệu về phân cụm dữ liệu (PCDL) và các tiếp cận. Đi sâu phân tích các vấn đề cơ bản và ý nghĩa cũng như những kỹ thuật...
Lưu vào:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Đồng tác giả: | |
| Định dạng: | Sách |
| Ngôn ngữ: | English Vietnamese |
| Xuất bản : |
H. :
ĐHCN,
2005
|
| Chủ đề: | |
| Thẻ: |
Thêm từ khóa
Không có thẻ nào, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
| Tóm tắt: | Tổng quan về lĩnh vực data mining, chỉ ra các giai đoạn thực hiện trong quá trình khám phá tri thức.Trình bày các kỹ thuật dạng dữ liệu thường được sử dụng trong data mining. Giới thiệu về phân cụm dữ liệu (PCDL) và các tiếp cận. Đi sâu phân tích các vấn đề cơ bản và ý nghĩa cũng như những kỹ thuật tiếp cận trong trong PCDL. Nêu các thuật toán PCDL điển hình, ưu nhược điểm, yêu cầu đặt ra cho việc tạo dựng thuật toán PCDL. Khảo cứu về áp dụng các kỹ thuật cụm mờ FCM dựa trên lược đồ thuật toán k-means. Đi sâu khảo cứu thuật toán cụm phân hoạch áp tập dữ lệu có kiểu hỗn hợp giữa thuộc tính số và thuộc tính hạng mục Trên cơ sở phân tích thuật toán k-prototypes tuần tự, tác giả đề xuất thuật toán song song cho thuật toán k-prototypes, so sánh hiệu quả của giải pháp song song với thuật toán tuần tự k-prototypes |
|---|---|
| Mô tả vật lý: | 95 tr. + Đĩa mềm |