1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF

73 577 4

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 73
Dung lượng 842,17 KB

Nội dung

Ngày đăng: 25/03/2015, 10:17

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Vũ Đức Thi, Cơ sở dữ liệu - Kiến trúc và thực hành, Nhà xuất bản thống kê, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cơ sở dữ liệu - Kiến trúc và thực hành
Nhà XB: Nhà xuất bản thống kê
2. Vũ Đức Thi – Lê Hải Khôi, Một số nguyên lý hoạt động của kho dữ liệu, Tạp chí tin học và Điều khiển, 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một số nguyên lý hoạt động của kho dữ liệu
3. Nguyễn Thanh Thủy, Khai phá dữ liệu-Kỹ thuật và ứng dụng, Hà Nội tháng 8 - 2001.Tài liệu tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Khai phá dữ liệu-Kỹ thuật và ứng dụng
1. Alan Rea (1995), Data Mining – An Introduction, The Parallel Computer Center, The Queen’s University of Belfast Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining – An Introduction
Tác giả: Alan Rea
Năm: 1995
2. Jiawei Han and Micheline Kamber (2002), Data mining: Concepts and Techniques, University of Illinois, Morgan Kaufamn Publishers Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data mining: Concepts and Techniques
Tác giả: Jiawei Han and Micheline Kamber
Năm: 2002
3. Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski and Arun Swami (1993), Mining association rules between sets of Items in lagre databases, In Proc of the ACM SIGMOD Conference on Mangement of Data, Washington, DC Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mining association rules between sets of Items in lagre databases
Tác giả: Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski and Arun Swami
Năm: 1993
4. Mohammed J.Zaki and Ching –Jui Hsiao (1999), CHAM: An Efficient Algorithm for Closed Association Rules Mining, PRI Technical Report 99 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An Efficient Algorithm for Closed Association Rules Mining
Tác giả: Mohammed J.Zaki and Ching –Jui Hsiao
Năm: 1999
5. Jiawei Han and Micheline Kamber, Data mining: Concepts and Techniques, Academic Press 2001 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data mining: Concepts and Techniques
6. Zaki M., Parthasarathy S., Ogihara M.: New algorithms for fast discovery of association rule, KDDM 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: New algorithms for fast discovery of association rule

Xem thêm

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1: Quá trình khai phá dữ liệu - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Hình 1 Quá trình khai phá dữ liệu (Trang 9)
Bảng 2.1. Ví dụ cơ sở dữ liệu tai nạn giao thông Tình trạng (T1:Gãy tay;T2:Gãy chân;T3:Chấn thương sọ não) - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Bảng 2.1. Ví dụ cơ sở dữ liệu tai nạn giao thông Tình trạng (T1:Gãy tay;T2:Gãy chân;T3:Chấn thương sọ não) (Trang 18)
Bảng 2.4. Các ký hiệu của thuật toán Apriori. - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Bảng 2.4. Các ký hiệu của thuật toán Apriori (Trang 23)
Bảng 2.5. Cơ sở dữ liệu để minh họa thuật toán Apriori - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Bảng 2.5. Cơ sở dữ liệu để minh họa thuật toán Apriori (Trang 25)
Hình 2: Sơ đồ qúa trình khai phá bằng phân hoạch dữ liệu - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Hình 2 Sơ đồ qúa trình khai phá bằng phân hoạch dữ liệu (Trang 32)
Hình 3 Hình 4 Hình 5 - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Hình 3 Hình 4 Hình 5 (Trang 37)
Hình 6 Hình 7 - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Hình 6 Hình 7 (Trang 38)
Hình 2.7: Bảng các đầu mục liên kết và FP-tree với CSDL D - Gốc của cây có nhãn null, các đường đi trên cây biểu diễn item prefixs - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Hình 2.7 Bảng các đầu mục liên kết và FP-tree với CSDL D - Gốc của cây có nhãn null, các đường đi trên cây biểu diễn item prefixs (Trang 38)
Hình 8: FP-tree phụ thuộc của "m" - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Hình 8 FP-tree phụ thuộc của "m" (Trang 42)
Bảng 2.8: Dữ liệu tai nạn giao thông - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Bảng 2.8 Dữ liệu tai nạn giao thông (Trang 44)
Bảng số liệu tai nạn - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Bảng s ố liệu tai nạn (Trang 48)
31. t11 Hình thức tai nạn - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
31. t11 Hình thức tai nạn (Trang 49)
Bảng phương tiện: - Sử dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu tai nạn giao thông.PDF
Bảng ph ương tiện: (Trang 50)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Nõng cao hiệu quả của thuật toỏn Aprior

Thuật toỏn sinh cỏc luật kết hợp từ tậpmục phổ biến6 : Khai phỏ tậpmục phổ biến khụng sinh cỏc ứng cử:

Khai phỏ luật kết hợp định lƣợng

Phõn tớch thiết kế chƣơng trỡnh và cài đặt cỏc thuật toỏn Cỏc module của chƣơng trỡnh:

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w