BÀI tập và đề THI môn KHAI PHÁ dữ LIỆU DATA MINING

XÂY DỰ Khai phá dữ liệu Data mi Thuyết trình KHAI PHÁ D DATA MINING Nạve BayeLịch sử tải xuống... 22/12/2019 BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MININGhttps://123doc.org/document

Trang 1

22/12/2019 BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING

https://123doc.org/document/3367833-bai-tap-va-de-thi-mon-khai-pha-du-lieu-data-mining.htm 1/22

Trang chủ Giáo án - Bài giảng Cao đẳng - Đại học

104 2,524 11

ZTECHBOOK Gửi tin nhắn Báo tài liệu vi phạm

Tải lên: 775 tài liệu

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING

TOP TÀI LIỆU 7

Gửi yêu cầu tà

Tìm tài liệu giúp bạn t

GỢI Ý TÀI LIỆU LIÊN QUAN CHO

TẢI XUỐNG 11 Upload tăng doanh thu

1

Share

+

Chuyên đề đặc KHOẢNG CÁCH tro

Bài giảng điện tử cấu phân phối khí d

Trắc nghiệm sin theo từng chương c

Trắc nghiệm Co trường

Giải bài tập thực nghệ 11 bài 6

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ D (DATA MINING) XÂY DỰ

Khai phá dữ liệu (Data mi

Thuyết trình KHAI PHÁ D DATA MINING Nạve BayeLịch sử tải xuống

Trang 2

22/12/2019 BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING

BÀI TẬP VÀ MÔN KHAI P

Trắc nghiệm vật lí (bài tập chọn lọc) phần 2

Trắc nghiệm vật lý bài tập chọn lọc (NXPowerLite co

Lịch sử tải xuống

Trang 3

-ĐỀ 2 2 2 - ĐỀ

-ĐỀ 3 3 3 - LU

-LUẬẬ Ậ ẬẬT K T KẾẾẾẾẾT H T K T H T HỢ Ợ ỢPPPPP - TTTTTẬẬ ẬẬP P Ậ P P P PH HỔ H Ổ BI Ổ BIẾẾẾẾẾN BI N N - - - - TTTTTẬẬ ẬẬP Ậ P P TH TH THÔ V Ô V Ô VÀ À À CÂY CÂY Q CÂY QUY Q UY UYẾT ẾT Đ ẾT Đ ĐỊỊỊỊỊNH NH - NH - GÔ

-GÔM M M CCCCCỤ Ụ ỤM M M K M K M K MEA EA EANS NS NS - - -

Trang 4

HỒI QUI (REGRESSION) -

-Phương trình hồi qui tuyến nh một chiều

Hồi qui nhiều chiều: (Mul ple Regression)

-PHÂN CỤM (CLUSTERING ) -

-2 BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN Đ ỀỀỀỀ Ề 1111 1

ĐỀ THI MÔN DATAMIN

Thời gian: 120 phút (Được phép s

1 Cho bối cảnh khai thác dữ liệu như sau (4 điểm)

i1 i2 i3 i4 o1 1 0 1 1 o2 1 0 1 0 o3 0 0 1 0 o4 1 1 0 1 o5 0 1 0 1 o6 1 1 0 1

1.1 Tìm các tập phổ biến tối đại theo ngưỡng minsup 1.2 Tìm các luật kết hợp từ tập phổ biến tối đại với ng

2 Cho bảng quyết định sau (4 điểm)

Vóc dáng Quốc tịch Gia cảnh

1

Share

+

Trang 5

2.1 Tìm các luật phân lớp của bảng quyết định trên vớ

 Tập thuộc nh điều kiện là {Vóc dáng, Quốc tị

ĐỀ THI MÔN DATAMINThời gian: 120 phút (Được phép s

4 Cho bối cảnh khai thác dữ liệu như sau (4 điểm)

i1 i2 i3 i4 o1 1 0 1 1 o2 1 0 1 0 o3 0 0 1 0 o4 1 1 0 1 o5 0 1 0 1 o6 1 1 0 1

4.1 Tìm các tập phổ biến tối đại theo ngưỡng minsup4.2 Tìm các luật kết hợp từ tập phổ biến tối đại với ng

5 Cho bảng quyết định sau (4 điểm)

5.1 Tìm các luật phân lớp của bảng quyết định trên vớ

 Tập thuộc nh điều kiện là {Vóc dáng, Quốc tị

Trang 6

1.1 Tìm các tập phổ biến tối đại theo ngưỡng minsupp=0.3

Tính F1:

Supp({i1}) = 4/6 = 0.66 Supp({i2}) = 3/6 = 0.5 Supp({i3}) = 3/6 =0.5 Supp({i4}) = 4/6 = 0.66 Supp({i5}) = 3/6 =0.5 Vậy: F1 = {{i1},{i2},{i3},{i4},{i5}}

Tính C2 từ F1:

i1 i2 i1,i2 i3 i1,i3 i2,i3 i4 i1,i4 i2,i4 i3,i4 i5 i1,i5 i2,i5 i3,i5 i4,i5

C2 = {{i1,i2},{i1,i3},{i1,i4},{i1,i5},{i2,i3},{i2,i4},{i2,i5},{i3,i4},{i3,i5

Từ C2 nh F2:

Supp({i1,i2}) = 2/6 = 0.3 Supp({i1,i3}) = 2/6 = 0.3 Supp({i1,i4}) = 3/6 = 0.5 Supp({i1,i5}) = 2/6 = 0.3

Báo Giá Chi Tiết

xaydungnhatrongoi.vn Thiết Kế Thi Công Nhà Trọn Gói Dịch

Vụ Uy Tín Chuyên Nghiệp Nhận Tư Vấn Ngay!

Trang 7

Supp({i2,i3}) = 0/6 = 0 < minsupp : loại

Supp({i2,i4}) = 3/6 = 0.5 Supp({i2,i5}) = 2/6 = 0.3

Supp({i3,i4}) = 1/6 = 0.17 < minsupp: loại Supp({i3,i5}) = 1/6 = 0.17 < minsupp: loại

{i1,i4} {i1,i2,i4} {i1,i3,i4}

{i1,i5} {i1,i2,i5} {i1,i3,i5} {i1,i4,i5}

{i2,i4} {i1,i2,i4} {i1,i2,i3,i4} {i1,i2,i4} {i1,i {i2,i5} {i1,i2,i5} {i1,i2,i3,i5} {i1,i2,i4.i5} {i1,i {i4,i5} {i1,i2,i4,i5} {i1,i3,i4,i5} {i1,i4,i5} {i1,i

C3 = {{i1,i2,i3},{i1,i2,i4},{i1,i2,i5},{i1,i3,i4},{i1,i3,i5},{i1,i4,i5},{i2,

Từ C3 nh F3:

Theo nguyên lý Apriori, ta loại các tập sau:

Loại {i1,i2,i3} vì {i2,i3} không có trong F2 Loại {i1,i3,i4} vì {i3,i4} không có trong F2 Loại {i1,i3,i5} vì {i3,i5} không có trong F2

Supp({i1,i2,i4}} = 2/6 = 0.3 Supp({i1,i2,i5}} = 2/6 = 0.3 Supp({i1,i4,i5}} = 2/6 = 0.3 Supp({i2,i4,i5}} = 2/6 = 0.3

1

Share

+

Trang 8

{i1,i4,i5} {i1,i2,i4,i5} {i1,i2,i4,i5}

{i2,i4,i5} {i1,i2,i4,i5} {i1,i2,i4,i5} {i1,i2,i4,i5}

{i1,i2,i4} {i1,i2,i5} {i2,i4,i5} {i

{i1,i2} {i1,i3} {i2,i4} {i1,i4} {i2,i5} {i1,i

1

Share

+

Trang 9

1.2 Tìm các luật kết hợp từ tập phổ biến tối đại với ngưỡng

Định nghĩa : cho I: tập các item, O: tập các giao tác Ta định ng{o | i  S, (i) = o}, ie tập các giao tác có chứa S

Cho luật kết hợp S1=>S2 Conf(S1=>S2) = | (S1) (S2)|/| (

- Xét tập phổ biến tối đại{i1,i3}, các luật kết hợp khả dĩ là : i1=

Ta có: (i1) = {o1,o2,o4,o6}, (i2) = {o4,o5,o6}, nên: (i1) (i

Do đó i1=>i2 và i2=>i1 không là luật kết hợp

- Xét tập phổ biến tối đại{i1,i2,i4,i5}:

Luật : S1=>S2 (S1) (S2) {i1}=>{i2,i4,i5} {o1,o2,o4,o6} {o4,o6}

{i2,i4,i5}=>{i1} {o4,o6} {o1,o2,o4,o6}

{i1,i2} => {i4,i5} {o4,o6)} {o4,o6}

{i4,i5}=>{i1,i2} {o4,o6} {o4,o6}

{i1,i4}=> {i2,i5} {o1,o4,o6} {o4,o5,o6}

{i2,i5}=>{i1,i4} {o4,o5,o6} {o1,o4,o6}

{i1,i5}=>{i2,i4} {o4,o6} {o4,o5,o6}

{i2,i4}=>{i1,i5} {o4,o5,o6} {o4,o6}

{i1,i2,i4}=>{i5} {o4,o6} {o3,o4,o6}

{i5}=>{i1,i2,i4} {o3,o4,o6} {o4,o6}

{i1,i2,i5}=>{i4} {o4,o6} {o1,o4,o5,o6}

{i4}=>{i1,i2,i5} {o1,o4,o5,o6} {o4,o6}

{i1,i4,i5}=>{i2} {o4,o6} {o4,o5,o6}

{i2}=>{i1,i4,i5} {o4,o5,o6} {o4,o6}

Vụ Uy Tín Chuyên Nghiệp Nhận Tư Vấn Ngay!

Trang 10

L6: {i1,i2,i5}=>{i4}

L7: {i1,i4,i5}=>{i2}

Câu 2:

2.1 Tìm các luật phân lớp của bảng quyết định :

p: số phần tử thuộc lớp P, p = 3;

n: số phần tử thuộc lớp N, n = 5;

Ta có: I(p,n) = I(3,5) = -3/8*log23/8-5/8*log25/8 = 0.954

Tính độ lợi thông n cho các thuộc nh điều kiện:

E(Vóc dáng) = 3/8*I(1,2)+5/8*I(2,3) = 3/8*0.92+5/8*0.97 = 0.9G(Vóc dáng) = I(p,n) – E(Vóc dáng) = 0.954 – 0.951 = 0.003

Khảo Sát Tư Vấn Miễn Phí Dịch Vụ Trọn Gói Uy Tín Chuyên Nghiệp Nhận Tư

Trang 11

G(Quốc tịch) = I(p,n) – E(Quốc tịch) = 0.954 – 0.5 = 0.454

E(Gia cảnh) = 5/8*I(3,2)+3/8*I(0,3) = 5/8*0.97 = 0.606 G(Gia cảnh) = I(p,n) – E(Gia cảnh) = 0.954-0.606 = 0.348

Thuộc nh Quốc tịch có độ lợi thông n lớn nhất, nên được c

(Gạch duới: thuộc lớp A, Không gạch dưới: thuộc lớp B)

Trang 12

Trang 13

Trang 14

Các luật phân lớp:

L1: Nếu có Quốc tịch Đức và Gia cảnh Độc thân thì thuộc về nL2: Nếu có Quốc tịch Đức và Gia cảnh Có gia đình thì thuộc vềL3: Nếu có Quốc tịch Pháp thì thuộc về nhóm A

L4: Nếu có Quốc tịch Ý thì thuộc về nhóm B

Rút gọn luật:

Các luật trên đều không dư thừa

2.2 Tìm các reducts bảng quyết định trên và liệt kê các luật p

Trang 15

Reduct: {Q,G}

Tìm luật từ reduct: {Q,G}

Đặt: O = {O1,O2,…,O8}

X1 = {Oi : Nhóm = A, i=1 8} = {O1,O2,O3}

X2 = {Oi : Nhóm = B, i=1 8} = {O4,O5,O6,O7,O8}

Xét phân họach O/Q = { {O1,O3,O5,O8},{O2},{O4,O6,O7}}

Lower(X1,Q) = {O2}

Lower(X2,Q) ={O4,O6,O7}

k= (|Lower(X1,Q)| + |Lower(X2,Q)|)/|O| = 4/8 < 1 Nên ta có luật phân lớp không đúng chính xác 100%: Q=>D (vớ

Xét phân hoạch O/G = {{O1,O2,O3,O4,O6},{O5,O7,O8}}:

Trang 16

Lower(X2,G) ={O5,O7,O8}

k= (|Lower(X1,G)| + |Lower(X2,G)|)/|O| = 3/8 < 1 Nên ta có luật phân lớp không đúng chính xác 100%: G =>D

Xét phân hoạch O/QG = {{O1,O3},{O5,O8},{O2},{O4,O6},{O7}}:

Lower(X1,QG) = {O1,O2,O3}

Lower(X2,QG) = {O4,O5,O6,O7,O8}

k= (|Lower(X1,QG)| + |Lower(X2,QG)|)/|O| = 8/8 = 1 Nên ta có luật phân lớp đúng chính xác 100%: QG =>D

Các luật phân lớp có số thuộc nh vế trái nhỏ nhất:

Từ Q=>D , ta có các luật phân lớp:

L1: Nếu có Quốc tịch Pháp thì thuộc về nhóm A ({O2}) L2: Nếu có Quốc tịch Ý thì thuộc về nhóm B ({O4,O6,O7})

Từ G=>D, ta có các luật phân lớp:

L3: Nếu Có gia đình thì thuộc nhóm B ({O5,O7,O8})

Trang 17

a Tìm ngữ cảnh khai thác dữ liệu được tạo từ I, O

b Tìm tất cả các tập phổ biến theo ngưỡng minsupp

c Tìm tất cả các tập phổ biến tối đại theo ngưỡng m

d Tìm tất cả các luật kết hợp hợp lệ theo ngưỡng mi

1

Share

+

Trang 18

Ta được ma trận phân biệt như sau:

Vậy Reduct: {b, c} hay {Màu sắc, Hình dạng}

b).Tìm các luật phân lớp được tạo lập dựa trên Redu

1 Tính R dương của D

o Tính U/D U/D = {X1, X2} với X1={1, 3, 5, 7}; X2={2,

o Tính U/R U/R={{1}, {2, 4, 6}, {3}, {5}, {7}}

Trang 19

2 Vậy ta có các luật phân lớp như sau:

1.Nếu Màu sắc = Xanh và Hình dạng = Viên gạch  2.Nếu Màu sắc = Đỏ và Hình dạng = Hình nêm  Lớ 3.Nếu Màu sắc = Đỏ và Hình dạng = Hình cầu  Lớp 4.Nếu Màu sắc = Lục và Hình dạng = Trụ  Lớp A 5.Nếu Màu sắc = Lục và Hình dạng = Hình cầu  Lớ

b.Tìm các tập phổ biến theo ngưỡng minsupp=0.3

Với minsupp=0.3 số dòng là 6*0.3=1.8 hay 2 dòn Suy ra F1 = {{i1}, {i2}, {i4}, {i5}, {i6}, {i7}, {i8}}

Tính C1

Trang 20

22/12/2019 BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING

bai tap va dap an mon co so du lieu khai phá dữ liệu data mining giáo trình khai phá dữ liệu data mining

tổng quan về khai phá dữ liệu data mining các phương pháp khai phá dữ liệu data mining •khai phá dữ liệu data mining

bài tập lớn mơn khai phá dữ liệu bài tập mơn khai phá dữ liệu đề thi mơn cấu trúc dữ liệu và giải thuật

bài tập và lời giải mơn thẩm định dự án đầu tư bài tập và lời giải mơn quản lý dự án bài tập và lời giải mơn quản trị dự án

bai tap va loi giai mon suc ben vat lieu ngân hàng để thi mơn cấu trúc dữ liệu và giải thuật

bài giảng nhập mơn khai phá dữ liệu chương 1 giới thiệu chung về khai phá dữ liệu

khảo sát các chuẩn giảng dạy tiếng nhật từ gĩc độ lí thuyết và thực tiễn điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật khơng chuyên ngữ1

nội dung cụ thể cho từng kĩ năng ở từng cấp độ mở máy động cơ lồng sĩc đặc tuyến hiệu suất h fi p2 đặc tuyến mơmen quay m fi p2

động cơ điện khơng đồng bộ một pha sự cần thiết phải đầu tư xây dựng nhà máy

từ bảng 3 1 ta thấy ngồi hai thành phần chủ yếu và chiếm tỷ lệ cao nhất là tinh bột và cacbonhydrat trong hạt gạo tẻ cịn chứa đường cellulose

hemicellulose

chỉ tiêu chất lượng theo chất lượng phẩm chất sản phẩm khơ từ gạo của bộ y tế năm 2008

TỪ KHĨA LIÊN QUAN

THƠNG TIN TÀI LIỆU

Ngày đăng: 06/01/2016, 19:23

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khĩa trước, BÀI TẬP VÀ ĐỀ

THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khĩa trước BI TP V THI MễN KHAI PH D LIU

BI TP V THI KHAI PH D LIU DATA MINING Contents 15 18 LUT KT HP 23 TP PH BIN 28 TP THễ V CY QUYT NH 32 GễM CM K MEANS

-35 - 38 P SUT 67 HèNH NH KIU D LIU LIấN TC V RI RC - 76 PHN LP (CLASSFICATION) - 78 Dựng thut túan ID3 v Náve Bayes tỡm lut phõn l…

Xem thêm

-Xem thêm: BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, BÀI TẬP

VÀ ĐỀ THI MƠN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING

Inbox Nếu Khơng Tải Được

Trang 21

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

info@123doc.org Yahoo Skype

GIÚP ĐỠ

Câu hỏi thường gặp Điều khoản sử dụng Quy định chính sách bán tài liệu Hướng dẫn thanh toán

de thi hoc ki 1 toan 12 nam 2019 2020 truong long thanh kien giang

TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG

Chuyên đề Tổng quát về Vi sinh vật

TÀI LIỆU MỚI BÁN

Chủ đề tìm kiếm Tai lieu Mục lục miny Bài viết Quốc học Tìm kiếm mới Luận Văn Tài liệu mới Chủ đề tài liệu mới đăng tạo cv xin việc cunghocvui

tìm kiếm mua bán nhà đất học excel online Documento Dokument luận văn kế toán luận án tiến sĩ kinh tế tiểu luận quản lý giáo dục tiểu luận tình huống chuyên viên chính cach lam bai tieu luan tiểu luận kinh tế lượng mẫu tiểu luận luận văn thạc sĩ kinh tế bài tham luận mẫu cách làm tiểu luận lời mở đầu tiểu luận tiểu luận triết học cao học

tiểu luận tình huống luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh Tìm khối lượng muối sinh ra Giai hộ mnhf 3 câu phần tự luận Câu 4 phần vận dụng hóa 12

[vật lí 8] cơ năng hãy chỉ ra sự chuyển hoá từ dạng c [Vật lí 8] Ba bài tập khó [Vật lí 8] công thức lí

Trang 22

Định dạng
Số trang	22
Dung lượng	3,6 MB