PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA

[PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] MỤC LỤC 1 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] 1. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1. Khái niệm về khai phá dữ liệu - Khai phá dữ liệu được dùng để mô tả quá trình phát hiện ra tri thức trong CSDL. Quá trình này kết xuất ra các tri thức tiềm ẩn từ dữ liệu giúp cho việc dự báo trong kinh doanh, các hoạt động sản xuất, Khai phá dữ liệu làm giảm chi phí về thời gian so với phương pháp truyền thống trước kia (ví dụ như phương pháp thống kê). - Định nghĩa của Ferruzza: “Khai phá dữ liệu là tập hợp các phương pháp được dùng trong tiến trình khám phá tri thức để chỉ ra sự khác biệt các mối quan hệ và các mẫu chưa biết bên trong dữ liệu”. - Định nghĩa của Parsaye: “Khai phá dữ liệu là quá trình trợ giúp quyết định, trong đó chúng ta tìm kiếm các mẫu thông tin chưa biết và bất ngờ trong CSDL lớn”. - Định nghĩa của Fayyad: “Khai phá tri thức là một quá trình không tầm thường nhận ra những mẫu dữ liệu có giá trị, mới, hữu ích, tiềm năng và có thể hiểu được”. - Các ứng dụng của khai phá dữ liệu: o Bảo hiểm, tài chính và thị trường chứng khoán: phân tích tình hình tài chính và dự báo giá của các loại cổ phiếu trong thị trường chứng khoán. Danh mục vốn và giá, lãi suất, dữ liệu thẻ tín dụng, phát hiện gian lận, o Thống kê, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định. o Điều trị y học và chăm sóc y tế: một số thông tin về chuẩn đoán bệnh lưu trong các hệ thống quản lý bệnh viện. Phân tích mối liên hệ giữa các triệu chứng bệnh, chuẩn đoán và phương pháp điều trị (chế độ dinh dưỡng, thuốc, ). o Sản xuất và chế biến: Quy trình, phương pháp chế biến và xử lý sự cố. o Text mining và Web mining: Phân lớp văn bản và các trang Web, tóm tắt văn bản, o Lĩnh vực khoa học: Quan sát thiên văn, dữ liệu gene, dữ liệu sinh vật học, tìm kiếm, so sánh o các hệ gene và thông tin di truyền, mối liên hệ gene và một số bệnh di truyền, o Mạng viễn thông: Phân tích các cuộc gọi điện thoại và hệ thống giám sát lỗi, sự cố, chất lượng dịch vụ, - Các bước của quá trình khai phá dữ liệu: 2 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] o Bước thứ nhất: Hình thành, xác định và định nghĩa bài toán. Là tìm hiểu lĩnh vực ứng dụng từ đó hình thành bài toán, xác định các nhiệm vụ cần phải hoàn thành. Bước này sẽ quyết định cho việc rút ra được các tri thức hữu ích và cho phép chọn các phương pháp khai phá dữ liệu thích hợp với mục đích ứng dụng và bản chất của dữ liệu. o Bước thứ hai: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Là thu thập và xử lý thô, còn được gọi là tiền xử lý dữ liệu nhằm loại bỏ nhiễu (làm sạch dữ liệu), xử lý việc thiếu dữ liệu (làm giàu dữ liệu), biến đổi dữ liệu và rút gọn dữ liệu nếu cần thiết, bước này thường chiếm nhiều thời gian nhất trong toàn bộ qui trình phát hiện tri thức. Do dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, không đồng nhất, … có thể gây ra các nhầm lẫn. Sau bước này, dữ liệu sẽ nhất quán, đầy đủ, được rút gọn và rời rạc hoá. o Bước thứ ba: Khai phá dữ liệu, rút ra các tri thức. Là khai phá dữ liệu, hay nói cách khác là trích ra các mẫu hoặc/và các mô hình ẩn dưới các dữ liệu. Giai đoạn này rất quan trọng, bao gồm các công đoạn như: chức năng, nhiệm vụ và mục đích của khai phá dữ liệu, dùng phương pháp khai phá nào? Thông thường, các bài toán khai phá dữ liệu bao gồm: các bài toán mang tính mô tả - đưa ra tính chất chung nhất của dữ liệu, các bài toán dự báo - bao gồm cả việc phát hiện các suy diễn dựa trên dữ liệu hiện có. Tuỳ theo bài toán xác định được mà ta lựa chọn các phương pháp khai phá dữ liệu cho phù hợp. o Bước thứ tư: Sử dụng các tri thức phát hiện được. Là hiểu tri thức đã tìm được, đặc biệt là làm sáng tỏ các mô tả và dự đoán. Các bước trên có thể lặp đi lặp lại một số lần, kết quả thu được có thể được lấy trung bình trên tất cả các lần thực hiện. Các kết quả của quá trình phát hiện tri thức có thể được đưa và ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Do các kết quả có thể là các dự đoán hoặc các mô tả nên chúng có thể được đưa vào các hệ thống hỗ trợ ra quyết định nhằm tự động hoá quá trình này. - Nhiệm vụ chính trong khai thác dữ liệu: o Phân lớp dữ liệu (phân loại dữ liệu - classification). o Hồi qui (regression). o Gom cụm dữ liệu (clustering). o Tổng hợp (summarization). 3 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] o Mô hình hoá sự phụ thuộc (dependency modeling). o Phát hiện sự biến đổi và độ lệch (change and deviation dectection). 1.2. Các hệ thống khai phá dữ liệu - Hệ thống khai phá dữ liệu được phát triển dựa trên khái niệm rộng của khai phá dữ liệu: Khai phá dữ liệu là một quá trình khám phá tri thức được quan tâm từ lượng lớn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, hay các kho thông tin khác. - Các thành phần chính có thể có: Database, data warehouse, World Wide Web, và information repositories; Database hay data warehouse server; Knowledge base; Data mining engine; Pattern evaluation module; User interface. Hình 1: Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu - Database, data warehouse, World Wide Web, và information repositories: o Thành phần này là các nguồn dữ liệu/thông tin sẽ được khai phá. 4 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] o Trong những tình huống cụ thể, thành phần này là nguồn nhập (input) của các kỹ thuật tích hợp và làm sạch dữ liệu. - Database hay data warehouse server: o Thành phần chịu trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu thích hợp cho các yêu cầu khai phá dữ liệu. - Knowledge base: o Thành phần chứa tri thức miền, được dùng để hướng dẫn quá trình tìm kiếm, đánh giá các mẫu kết quả được tìm thấy. o Tri thức miền có thể là các phân cấp khái niệm, niềm tin của người sử dụng, các ràng buộc hay các ngưỡng giá trị, siêu dữ liệu, … - Data mining engine: o Thành phần chứa các khối chức năng thực hiện các tác vụ khai phá dữ liệu. - Pattern evaluation module: o Thành phần này làm việc với các độ đo (và các ngưỡng giá trị) hỗ trợ tìm kiếm và đánh giá các mẫu sao cho các mẫu được tìm thấy là những mẫu được quan tâm bởi người sử dụng. o Thành phần này có thể được tích hợp vào thành phần Data mining engine. - User interface: o Thành phần hỗ trợ sự tương tác giữa người sử dụng và hệ thống khai phá dữ liệu. o Người sử dụng có thể chỉ định câu truy vấn hay tác vụ khai phá dữ liệu. o Người sử dụng có thể được cung cấp thông tin hỗ trợ việc tìm kiếm, thực hiện khai phá dữ liệu sâu hơn thông qua các kết quả khai phá trung gian. o Người sử dụng cũng có thể xem các lược đồ cơ sở dữ liệu/kho dữ liệu, các cấu trúc dữ liệu; đánh giá các mẫu khai phá được; trực quan hóa các mẫu này ở các dạng khác nhau. - Các đặc điểm được dùng để khảo sát một hệ thống khai phá dữ liệu: o Kiểu dữ liệu o Các vấn đề hệ thống o Nguồn dữ liệu o Các tác vụ và phương pháp luận khai phá dữ liệu o Vấn đề gắn kết với các hệ thống kho dữ liệu/cơ sở dữ liệu o Khả năng co giãn dữ liệu o Các công cụ trực quan hóa 5 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] o Ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu và giao diện đồ họa cho người dùng - Một số hệ thống khai phá dữ liệu: o Intelligent Miner (IBM) o Microsoft data mining tools (Microsoft SQL Server 2000/2005/2008) o Oracle Data Mining (Oracle 9i/10g/11g) o Enterprise Miner (SAS Institute) o Weka (the University of Waikato, New Zealand, www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka) - Phân biệt các hệ thống khai phá dữ liệu với: o Các hệ thống phân tích dữ liệu thống kê (statistical data analysis systems) o Các hệ thống học máy (machine learning systems) o Các hệ thống truy hồi thông tin (information retrieval systems) o Các hệ cơ sở dữ liệu diễn dịch (deductive database systems) o Các hệ cơ sở dữ liệu (database systems) 1.3. Các phương pháp khai phá dữ liệu - Phương pháp suy diễn / quy nạp: o Phương pháp suy diễn: Nhằm rút ra thông tin là kết quả logic của các thông tin trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ như toán tử liên kết áp dụng cho bảng quan hệ, bảng đầu chứa thông tin về các nhân viên và phòng ban, bảng thứ hai chứa các thông tin về các phòng ban và các trưởng phòng. Như vậy sẽ suy ra được mối quan hệ giữa các nhân viên và các trưởng phòng. Phương pháp suy diễn dựa trên các sự kiện chính xác để suy ra các tri thức mới từ các thông tin cũ. Mẫu chiết xuất được bằng cách sử dụng phương pháp này thường là các luật suy diễn. o Phương pháp quy nạp: phương pháp quy nạp suy ra các thông tin được sinh ra từ cơ sở dữ liệu. Có nghĩa là nó tự tìm kiếm, tạo mẫu và sinh ra tri thức chứ không phải bắt đầu với các tri thức đã biết trước. Các thông tin mà phương pháp này đem lại là các thông tin hay các tri thức cấp cao diễn tả về các đối tượng trong cơ sở dữ liệu. Phương pháp này liên quan đến việc tìm kiếm các mẫu trong CSDL. Trong khai phá dữ liệu, quy nạp được sử dụng trong cây quyết định và tạo luật. - Phương pháp ứng dụng K-láng giềng gần: 6 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] o Sự miêu tả các bản ghi trong tập dữ liệu khi trỏ vào không gian nhiều chiều là rất có ích đối với việc phân tích dữ liệu. Việc dùng các miêu tả này, nội dung của vùng lân cận được xác định, trong đó các bản ghi gần nhau trong không gian được xem xét thuộc về lân cận (hàng xóm – láng giềng) của nhau. Khái niệm này được dùng trong khoa học kỹ thuật với tên gọi K-láng giềng gần, trong đó K là số láng giềng được sử dụng. Phương pháp này rất hiệu quả nhưng lại đơn giản. Ý tưởng thuật toán học K-láng giềng gần là “thực hiện như các láng giềng gần của bạn đã làm”. o Ví dụ: Để dự đoán hoạt động của cá thể xác định, K-láng giềng tốt nhất của cá thể được xem xét, và trung bình các hoạt động của các láng giềng gần đưa ra được dự đoán về hoạt động của cá thể đó. o Kỹ thuật K-láng giềng gần là một phương pháp tìm kiếm đơn giản. Tuy nhiên, nó có một số mặt hạn chế giới là hạn phạm vi ứng dụng của nó. Đó là thuật toán này có độ phức tạp tính toán là luỹ thừa bậc 2 theo số bản ghi của tập dữ liệu. Vấn đề chính liên quan đến thuộc tính của bản ghi. Một bản ghi gồm hiều thuộc tính độc lập, nó bằng một điểm trong không gian tìm kiếm có số chiều lớn. Trong các không gian có số chiều lớn, giữa hai điểm bất kỳ hầu như có cùng khoảng cách. Vì thế mà kỹ thuật K-láng giềng không cho ta thêm một thông tin có ích nào, khi tất cả các cặp điểm đều là các láng giềng. Cuối cùng, phương pháp K-láng giềng không đưa ra lý thuyết để hiểu cấu trúc dữ liệu. Hạn chế đó có thể được khắc phục bằng kỹ thuật cây quyết định. - Phương pháp sử dụng cây quyết định và luật: o Với kỹ thuật phân lớp dựa trên cây quyết định, kết quả của quá trình xây dựng mô hình sẽ cho ra một cây quyết định. Cây này được sử dụng trong quá trình phân lớp các đối tượng dữ liệu chưa biết hoặc đánh giá độ chính xác của mô hình. Tương ứng với hai giai đoạn trong quá trình phân lớp là quá trình xây dựng và sử dụng cây quyết định. o Quá trình xây dựng cây quyết định bắt đầu từ một nút đơn biểu diễn tất cả các mẫu dữ liệu. Sau đó, các mẫu sẽ được phân chia một cách đệ quy dựa vào việc lựa chọn các thuộc tính. Nếu các mẫu có cùng một lớp thì nút sẽ trở thành lá, ngược lại ta sử dụng một độ đo thuộc tính để chọn ra thuộc tính tiếp theo làm cơ sở để 7 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] phân chia các mẫu ra các lớp. Theo từng giá trị của thuộc tính vừa chọn, ta tạo ra các nhánh tương ứng và phân chia các mẫu vào các nhánh đã tạo. Lặp lại quá trình trên cho tới khi tạo ra được cây quyết định, tất cả các nút triển khai thành lá và được gán nhãn. o Quá trình đệ quy sẽ dừng lại khi một trong các điều kiện sau được thỏa mãn:  Tất cả các mẫu thuộc cùng một nút.  Không còn một thuộc tính nào để lựa chọn.  Nhánh không chứa mẫu nào. o Phần lớn các giải thuật sinh cây quyết định đều có hạn chế chung là sử dụng nhiều bộ nhớ. Lượng bộ nhớ sử dụng tỷ lệ thuận với kích thước của mẫu dữ liệu huấn luyện. Một chương trình sinh cây quyết định có hỗ trợ sử dụng bộ nhớ ngoài song lại có nhược điểm về tốc độ thực thi. Do vậy, vấn đề tỉa bớt cây quyết định trở nên quan trọng. Các nút lá không ổn định trong cây quyết định sẽ được tỉa bớt. - Phương pháp phát hiện luật kết hợp o Phương pháp này nhằm phát hiện ra các luật kết hợp giữa các thành phần dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Mẫu đầu ra của giải thuật khai phá dữ liệu là tập luật kết hợp tìm được. Ta có thể lấy một ví dụ đơn giản về luật kết hợp như sau: sự kết hợp giữa hai thành phần A và B có nghĩa là sự xuất hiện của A trong bản ghi kéo theo sự xuất hiện của B trong cùng bản ghi đó: A => B. 2. PHÂN LỚP DỮ LIỆU 2.1. Tổng quan về phân lớp dữ liệu - Phân lớp dữ liệu là dạng phân tích dữ liệu nhằm rút trích các mô hình mô tả các lớp dữ liệu hoặc dự đoán xu hướng dữ liệu. - Quá trình gồm hai bước: o Bước học (giai đoạn huấn luyện): xây dựng bộ phân loại (classifier) bằng việc phân tích/học tập huấn luyện o Bước phân loại (classification): phân loại dữ liệu/đối tượng mới nếu độ chính xác của bộ phân loại được đánh giá là có thể chấp nhận được (acceptable) - y = f (X) với y là nhãn (phần mô tả) của một lớp (class) và X là dữ liệu/đối tượng o Bước học: X trong tập huấn luyện, một trị y được cho trước với X à xác định f 8 | P a g e Bước học/huấn luyện Bước phân loại (đánh giá và áp dụng) [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] o Bước phân loại: đánh giá f với (X’, y’) và X’ <> mọi X trong tập huấn luyện; nếu acceptable thì dùng f để xác định y’’ cho X’’ (mới) 2.2. Phân lớp dữ liệu với cây quyết định - Cây quyết định là một cây trong đó: o nút trong = một phép kiểm tra trên một thuộc tính o nhánh của cây = đầu ra của một phép kiểm tra o nút lá = nhãn phân lớp hoặc sự phân chia vào lớp 9 | P a g e A? B? C? D? Yes [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] - Tạo cây quyết định o xây dựng cây  bắt đầu, tất cả các mẫu huấn luyện đều ở gốc  phân chia các mẫu dựa trên các thuộc tính được chọn  kiểm tra các thuộc tính được chọn dựa trên một độ đo thống kê hoặc heuristic o thu gọn cây  xác định và loại bỏ những nhánh nhiễu hoặc tách khỏi nhóm - Rút luật phân lớp từ cây quyết định 10 | P a g e [...]... của cây quyết định 22 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] Chọn “Use training set” để phân lớp theo tập huấn luyện và chọn thuộc tính “KetQua” làm thuộc tính phân lớp 23 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] Chọn nút “Start” để thực hiện phân lớp 4.2.3 Phân tích kết quả  Thông tin tóm tắt về lượt chạy: thuật toán sử dụng, dữ liệu đầu vào (tên, các thuộc tính…),... thể hiện phân bố các lớp do Weka dự đoán so với thực tế o Cột: chỉ số mẫu phân bố về lớp tương ứng do Weka thực hiện o Dòng: chỉ số mẫu thuộc về lớp tương ứng trong thực tế === Confusion Matrix === 28 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] a b < classified as 3 0 | a = ChayNang 0 5 | b = Khong 29 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]... các triệu chứng của họ - Weka hỗ trợ phân lớp trong phần chức năng Explorer của nhóm chức năng Applications [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] - - - - 20 | P a g e Tab Classify: Đây là Tab cho phép thực hiện chức năng phân lớp trong Weka Nút Choose: Đây là chức năng cho phép người dùng chọn lựa một trong các thuật toán phân lớp đã cài đặt sẵn để áp dụng lên dữ liệu Các bước thực hiện... 4.3 Phân lớp với NaiveBayes 4.3.1 Giới thiệu - Là mô hình phân lớp dựa trên xác suất thống kê theo định lý Bayes - Trong Weka, chúng ta quan tâm đến dạng Bayes đơn giản nhất, đó là NaiveBayesSimple 4.3.2 Các bước thực hiện Chọn phân lớp theo dạng NaiveBayesSimple 25 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] Chọn nút “Start” để thực hiện phân lớp 26 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP... các phiên bản thử nghiệm, hỗ trợ nhiều tính năng mới nhưng còn chưa ổn định Các chức năng của phần mềm Weka 16 | P a g e Khảo sát dữ liệu: [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] Explorer: là ứng dụng con cho phép thực nghiệm các nhiệm vụ khai thác dữ liệu thường gặp như: o Tiền xử lý dữ liệu o Khai thác luật kết hợp o Phân lớp dữ liệu o Gom cụm dữ liệu - 17 | P a g e Thực nghiệm mô hình: Experimenter:... - Là mô hình phân lớp dạng cây sao cho bắt đầu từ một số thuộc tính nào đó (nút trung gian) có thể đi đến quyết định phân lớp cho một mẫu (nút lá) - Ví dụ: ID3, J48… 4.2.2 Các bước thực hiện Đưa mẫu huấn luyện vào Weka 21 | P a g e DungKem? Khong Co Co Khong Khong Khong Khong Co [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] Chọn chức năng phân lớp dữ liệu tại Tab Classify Chọn phân lớp theo thuật... MỞ WEKA 15 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] 3.1 3.2 Giới thiệu phần mềm Weka - WEKA – Waikato Environment for Knowledge Analysis Là phần mềm khai thác dữ liệu, thuộc dự án nghiên cứu của đại học Waikato, New Zealand - WEKA được xây dựng bằng ngôn ngữ Java, cấu trúc gồm hơn 600 lớp, tổ chức thành 10 packages - Các chức năng chính của phần mềm: o Khảo sát dữ liệu: tiền xử lí dữ. .. đánh giá [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] - - 18 | P a g e Thiết kế các bước của một thì nghiệm: KnowledgeFlow: Là môi trường cho phép tương tác đồ họa kiểu kéothả đề thiết kế các bước (hay các thành phần) của một thí nghiệm Giao tiếp dòng lệnh: Simple CLI: Là giao diện cho phép thực hiện các công việc theo kiểu dòng lệnh (như MS-DOS) [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] 3.3...  Lớp P: plays_tennis = “yes” Lớp N: plays_tennis = “no” Thông tin cần thiết để phân lớp một mẫu được cho là: Tính entropy cho thuộc tính thời tiết: Ta có: Do đó: Tính tương tự: 2.3 12 | P a g e Phân lớp dữ liệu với mạng Bayesian - Dựa trên định lý của Bayes o Phân loại Naïve Bayesian  Giả định: độc lập có điều kiện lớp (class conditional independence) [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] ... bảng chọn lựa chế độ kiểm thử để đánh giá hiệu quả của bộ phân lớp đã được xây dựng o Use training set: sử dụng tập huấn luyện làm tập kiểm thử o Supplied test set: chỉ định tập dữ liệu mới làm tập kiểm thử o Cross-validation: kiểm thử bằng phương pháp cross-validation [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] Percentage split: chia tập dữ liệu ban đầu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử theo . [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] MỤC LỤC 1 | P a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] 1. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1. Khái niệm về khai phá dữ liệu -. a g e [PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG WEKA] 3.3. Chức năng phân lớp trong Weka - Phân lớp (classify) là một nhiệm vụ khai thác dữ liệu, trong đó: cho trước một tập hợp các lớp, tìm. của B trong cùng bản ghi đó: A => B. 2. PHÂN LỚP DỮ LIỆU 2.1. Tổng quan về phân lớp dữ liệu - Phân lớp dữ liệu là dạng phân tích dữ liệu nhằm rút trích các mô hình mô tả các lớp dữ liệu hoặc