(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
Data Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10wei Han and Micheline Kamber, ©2000 (c) Morgan Kaufmann Publishers. All rights reserved.PrefaceOur capabilities of both generating and collecting data have liven increasing rapidly in the Iasi several decades. Contributing factors include the widespread use of bar codes for most commercial products, (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10 the computerization of many business, scientific anil government transactions and managements, and advances in data collection tools ranging from sca(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
nned texture and image platforms, to on-line instrumentation in manufacturing and shopping, and to satellite remote sensing systems. In addition, popuData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10 stored data has generated an urgent need for new techniques ami automated tools that can intelligently assist US in transforming the vast amounts of data into useful information and knowledge.This book explores the concepts ami techniques of data mining, a promising and flourishing frontier in data (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10base systems and new database applications. Data mining, also popularly referred to as knoulfdgr. di»cot!f.rg tn database* (KDD), is the automated or(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
convenient extraction of patterns representing knowledge implicitly stored in large databases, data warehouses, and other massive information repositoData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10 networks, statistics, patient recognition, knowledge based systems, knowledge acquisition, information retrieval, high performance computing, and data visualization. We present the material in this book from a database perspective. I hat is. we focus on issues relating to the feasibility, usefulnes (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10s, efficiency, ami scalability of techniques for the discovery of patterns hidden tn targe databases. As a result, this book is not intended as an int(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
roduction to database systems, machine learning, or statistics, etc., although we do provide the background necessary in these areas in order to facilData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10ith database issues in focus. It should be useful for computing science students, application developers, and business professionals, as well as researchers involved ill any of the disciplines listed above.Data mining emerged during the late 1980's, has made great strides during the 1990 s. and is e (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10xpected to continue to flourish into the new millennium. This book presents an overall picture of the field from a database researcher's point of view(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
, introducing interesting data mining techniques anil systems, and discussing applications and research directions. An important motivation for writinData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10re of this fast developing field. We hope that this book will encourage people with different backgrounds and experiences to exchange their views regarding data mining so as to contribute towards the further promotion and shaping of this exciting and dynamic fieldTo the teacherThis book is designed (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10to give a broad, yet ill depth overview of the field of data mining. You will find it useful for teaching a course on data mining at an advanced under(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
graduate level, or the first-year graduate level. In addition, individual chapters may be included as material for courses on selected topics in databData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10level, you might use chapters I Io 8 as the core course material. Remaining class material may be selected from among the more advanced topics described in chapters 9 and 10. For a graduate level course, you may choose to cover the entire hook in one semester.Each chapter ends with a set. of exercis (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10es, suitable as assigned homework The exercises are either short questionshttps://khothuvien.cori!iithat test basic mastery of the material covered, o(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
r longer questions which require analytical thinking.To the studentWe hope that this textbook will spark your interest in the fresh, yet evolving fielData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10a summary describing the main points. Wc have included many figures mid illustrations throughout the text in order to make the book more enjoyable and “reader-friendly" Although this book was designed as a textbook, we have tried to organize it so that it will also be useful to you as a reference bo (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10ok or handbook, should you later decide to pursue a career in data mining.What do you need to know in order to read this book?•You should have some kn(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
owledge of I he concepts and terminology associated with database systems However, we do try to provide enough background of the basics in database teData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10tabase querying, although knowledge of any specific query language is not required.•You should have some programming experience, hl particular, yon should he able to read pseudo-code, and understand simple data structures such as multidimensional arrays.•It will be helpful to have some preliminary b (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10ackground in statistics, machine learning, or pattern recognition. However, we will familiarize you with the basic concepts of these areas that are re(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
levant Io data milling from a database perspective.To the professionalThis book was designed Io cover a broad range of topics in I hr field of data miData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10that most interest you Much of the hook is suited to applications programmers or information service managers like yourself who wish to learn about the key ideas of data mining on their ownrhe technicpies and algorithms presented are of practical utility. Rather than selecting algorithms that perfor (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10m well on small “toy" databases, the algorithms described ill the book are geared for the discovery of data patterns hidden in large, real databases I(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
n Chapter 10. we briefly discuss data mining systems in commercial use. as well as promising research prototypes. Each algorithm presented in the bookData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10rammers unfamiliar with Cor C++ If you wish to implement any of the algorithms, you should find the translation of our pseudo-code into the programming language of your choice to be a fairly straight forward taskOrganization of the bookThe book is organized as follows.Chapter Iprovides an introducti (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10on to the multidisciplinary field of data mining. It discusses the evolutionary path of database technology which led up to the need far data milling,(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
and the i III porta I ice of its application potential, rile basic architecture of data mining systems is described, and a brief introduction to the Data Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10of knowledge to be mined. A classification of data mining systems is presented, and major challenges in the field are discussedChapter 2is an introduction to data warehouses and OLAP (On-Line Analytical Processing). Topics include the concept of data warehouses and multidimensional databases, the co (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10nstruction of data cubes, the implementation of oil line analytical processing, and the relationship between data warehousing and data milling.Chapter(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
3describes techniques for preprocessing the data prior to mining. Methods of data cleaning, data integration and transformation, and data reduction aData Mining: Concepts and TechniquesJiawei Han and Micheline KamberSimon Fraser UniversityNote: This manuscript is based on a forthcoming book by Jiaw (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10escribed.https://khothuvien.cori!Chapter 4introduces the primitives of data milling which define the specification of a data mining task. It describes a data milling query language (I)MQL), and provides examples of data mining queries. Ollier topics include the construct ion of graphical user interf (LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10aces, ami the specification and manipulation of concept hierarchies.Chapter 5describes techniques for concept description, including characterization(LUẬN văn THẠC sĩ) khai phá dữ liệu bằng phương pháp phân cụm luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10
and discrimination. An attribute-oriented generalization technique is introdttced, as well as its different implementations including a generalized reGọi ngay
Chat zalo
Facebook