Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 7 - TS. Võ Thị Ngọc Châu

Discovery Handbook”, Second Edition, Springer Science + Business Media, LLC 2005, 2010... Tình huống …[r]

1 Ch

Chươương 7: ng 7: KhaiKhai phá dphá dữữ liliệệuu vàvà công

công nghnghệệ ccơơ ssởở ddữữ liliệệuu

Học kỳ – 2011-2012

Khoa

Khoa KhoaKhoa HHọọc & Kc & Kỹỹ Thu Thuậật Máy Tínht Máy Tính Tr

Trưườờng ng ĐạĐại Hi Họọc Bách Khoa Tp Hc Bách Khoa Tp Hồồ Chí Minh Chí Minh

Cao

Cao HHọọcc NgànhNgành KhoaKhoa HHọọcc MáyMáy TínhTính Giáo

Giáo trìnhtrình đđiiệệnn ttửử

Biên

Biên sosoạạnn bbởởii: TS : TS VõVõ ThThịị NgNgọọcc ChâuChâu (

Tài liệu tham khảo

‡ [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and

Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006

‡ [2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data

Mining”, MIT Press, 2001

‡ [3] David L Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining

Techniques”, Springer-Verlag, 2008

‡ [4] Graham J Williams, Simeon J Simoff, “Data Mining: Theory,

Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006

‡ [5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S Yu, Rajeev Motwani, and

Vipin Kumar, “Next Generation of Data Mining”, Taylor & Francis Group, LLC, 2009

‡ [6] Daniel T Larose, “Data mining methods and models”, John Wiley

& Sons, Inc, 2006

‡ [7] Ian H.Witten, Eibe Frank, “Data mining : practical machine

learning tools and techniques”, Second Edition, Elsevier Inc, 2005

‡ [8] Florent Messeglia, Pascal Poncelet & Maguelonne Teisseire,

“Successes and new directions in data mining”, IGI Global, 2008

‡ [9] Oded Maimon, Lior Rokach, “Data Mining and Knowledge

3

Nội dung

‡ Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu ‡ Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu ‡ Chương 3: Hồi qui dữ liệu

‡ Chương 4: Phân loại dữ liệu ‡ Chương 5: Gom cụm dữ liệu ‡ Chương 6: Luật kết hợp

‡ Chương 7: Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ

sở dữ liệu

‡ Chương 8: Ứng dụng khai phá dữ liệu

‡ Chương 9: Các đề tài nghiên cứu khai phá

dữ liệu

công nghệ cơ sở dữ liệu

‡ 7.1 Tổng quan về công nghệ cơ sở dữ liệu ‡ 7.2 Khả năng hỗ trợ khai phá dữ liệu của

công nghệ cơ sở dữ liệu

‡ 7.3 Các ngôn ngữ truy vấn dành cho khai phá dữ liệu

‡ 7.4 Hỗ trợ của DBMS ngày dành cho khai phá dữ liệu

5

7.0 Tình 1

7.0 Tình 2

Tid Refund Marital Status Taxable Income Evade Yes Single 125K No

2 No Married 100K No

3 No Single 70K No

4 Yes Married 120K No

5 No Divorced 95K Yes

6 No Married 60K No

7 Yes Divorced 220K No

8 No Single 85K Yes

9 No Married 75K No

10 No Single 90K Yes

Ông A (Tid = 100)

7

7.0 Tình 3

Ngày mai cổ

phiếu STB

7.0 Tình 4 Khơng (97%) … 3.0 2.0 47 2008 … … … … … … Khơng (45%) … 4.5 5.5 82 2007 Có (90%) … 7.5 9.5 24 2006 Có (80%) … 6.0 7.0 90 2005 Không … 3.5 5.5 2004 … 14 MãSV … … … … … Có … 5.5 5.0 2004 Khơng … 2.5 4.0 2004 Có … 8.0 6.5 2004 Có … 8.5 9.0 2004

TốtNghiệp …

MơnHọc2 MơnHọc1

Khóa

9

7.0 Tình …

dữ liệu

‡ Đặc điểm dữ liệu thu thập được cho

q trình khai phá dữ liệu (tóm tắt từ

Chương 1)

„ Bắt nguồn từ yêu cầu ứng dụng thực tiễn „ Dữ liệu thật/dữ liệu nhân tạo từ mô phỏng „ Cấu trúc từ đơn giản đến phức tạp

„ Lượng dữ liệu lớn, biến động nhiều „ Lưu trữ lâu dài/lưu trữ tạm thời