- تعاریف اولیه ، درخت عبارت : Expression Tree
- پیاده سازی های مختلف درخت ها ،
استقرا بر روی درخت
پیمایش درخت
استقرای ساختاری : Structural Induction
درخت دودوئی : Binary Tree { تولید کد اسمبلی ازدرخت عبارت }
اعمال مختلف بر روی درخت عبارت
برای دانلود کل پاپورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:
برای دانلود کل پاپورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:
مشخصات این فایل
عنوان:نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی
فرمت فایل: word(قابل ویرایش)
تعداد صفحات:46
این مقاله در مورد نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی می باشد.
تعریف :
داده کاوی فرآیند بکارگیری یک یا چند تکنیک آموزش کامپیوتر، برای تحلیل و استخراج داده های یک پایگاه داده می باشد.در واقع هدف داده کاوی یافتن الگوهایی در داده هاست.دانش کسب شده از فرآیند داده کاوی بصورت مدل یا تعمیمی از داده ها نشان داده می شود. چندین روش داده کاوی وجود دارد با این وجود همه روشها “ آموزش بر مبنای استنتاج “ را بکار می برند....(ادامه دارد)
- جمع آوری داده ها :
فرآیند داده کاوی احتیاج به دسترسی به داده ها دارد. داده ممکن است در تعدادی رکورد، در چندین فایل پایگاه داده ذخیره شود و یا ممکن است داده فقط شامل چند صد رکورد در یک فایل ساده باشد.
با توجه به اینکه معمولا داده های واقعی شامل چندین هزار رکورد می باشند، اولین گام در داده کاوی تهیه زیر مجموعه مناسبی از داده برای پردازش است. گاهی این مرحله احتیاج به تلاش انسانهای بسیاری دارد. در کل سه راه متداول برای دستیابی فرآیند داده کاوی به داده وجود دارد :...(ادامه دارد)
استراتژیهای داده کاوی :
همانطور که در شکل زیر می بینیم استراتژیهای داده کاوی بطور کلی می توانند به دو دسته “ تحت کنترل ” یا “ بدون کنترل ” تقسیم می شوند. آموزش تحت کنترل مدلهایی را با بکارگیری صفات ورودی برای تشخیص مقدار صفت خروجی می سازد. حتی برخی از الگوریتمهای ” آموزش تحت کنترل” امکان تشخیص چندین صفت خروجی را به ما می دهند. به صفات خروجی ، صفات وابسته نیز می گوییم. زیرا مقدار آنها به مقدار یک یا چند صفت ورودی بستگی دارد. به همین ترتیب به صفات ورودی، صفات مستقل نیز می گوییم.
هنگامی که “ آموزش بدون کنترل ” را بکار می بریم تمامی صفات ورودی هستند و صفت خروجی نداریم....(ادامه دارد)
الگوریتم partition :
این الگوریتم) Savasere &Navathe & Omiecinski,1995) برای بدست آوردن مجموعه آیتمهای بزرگ از دو قسمت تشکیل شده است. در قسمت اول این الگوریتم پایگاه داده را به چندین بخش مجزا از نظر منطقی تقسیم می کند وهمهً مجموعه آیتمهای بزرگ محلی (مجموعه آیتمهایی که تعداد تکرار آنها از minsupp محلی که برای هر بخش در نظر گرفته شده بیشتر است) برای هر بخش بطور مجزا تولید می شود ....(ادامه دارد)
الگوریتم برداری :
برای هر آیتم یک بردار مشخصات (ویژگی) فشرده به همراه یک رکورد ویژگی ساخته میشود. این ساختار فقط یکبار در هنگامی که پایگاه داده برای اولین بار خوانده میشود، ساخته میشود. سپس برای پوشش محاسبه هر مجموعه آیتم, از بردارهای فوق( به جای پایگاه داده ) استفاده میشود.لذا دسترسی مجدد به پایگاه داده اولیه نیازی نیست و محاسبات نیز بسیار سریعتر از الگوریتمهای قبل می‌باشد....(ادامه دارد)
نتیجه گیری:
هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود .الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند. همانطور که دیدید در این تحقیق ما الگوریتم های مختلف برای کشف قوا نین وابستگی در پایگاه داده...(ادامه دارد)
مقدمه :
چکیده:
تعریف :
طبقه بندی
تخمین
پیش گویی
تحلیل سبد بازاری
. شبکه عصبی :
. برگشت آماری
3. قوانین وابستگی
...(ادامه دارد)
این فایل حاوی مطالعه کامل مبحث داده کاوی می باشد که به صورت فرمت PowerPoint در 35 اسلاید در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است، در صورت تمایل می توانید این محصول را از فروشگاه خریداری و دانلود نمایید.
فهرست
درخت های تصمیم
تفاوت روش دسته بندی با روش امتیاز دهی برای یک نتیجه دو گانه
رشد درخت کامل
اندازه گیری کارآیی درخت تصمیم
آزمایش های انتخاب بهترین تقسیم
هرس ثبات محور
در نظر گرفتن هزینه ها
درخت های عصبی
تصویر محیط برنامه
دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید
مقدمه: