Bài giảng Khai mở dữ liệu: Phương pháp hiển thị dữ liệu (Information visualisation) của Đỗ Thanh Nghị bao gồm những nội dung về giới thiệu về info viz, Info viz trong khai mỏ dữ liệu, kết luận và hướng phát triển.
Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Cần Thơ Phương pháp hiển thị liệu Information visualisation Đỗ Thanh Nghị dtnghi@cit.ctu.edu.vn Cần Thơ 02-12-2008 Nội dung Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu Kết luận hướng phát triển Nội dung Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu Kết luận hướng phát triển Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Hiển thị liệu hiển thị liệu quan trọng trình khai mỏ liệu tiền xử lý liệu : giúp xem sơ lược liệu, phát vài tính chất tổng quát, chọn giải thuật để khai mỏ liệu có vài ý tưởng cho việc chọn tham số khai mỏ liệu, thay phối hợp phương pháp học tự động (visual data mining), người sử dụng làm trung tâm, sử dụng khả nhận dạng mẫu người, sử dụng ý kiến chun gia xây dựng mơ hình, giúp người dùng dễ hiểu mơ hình xây dựng họ trực tiếp tham gia xây dựng mơ hình hậu xử lý : giúp giải thích kết sinh trình học tự động Nội dung Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu Kết luận hướng phát triển Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Phương pháp hiển thị liệu (Keim, 1996) (Fayyad et al., 2001) phương pháp hình học : scatterplots (Cleveland, 1993), parallel coordinates (Inselberg, 1985) phương pháp pixel : bar viz (Ankerst, 1999), circle segment (Keim, 1996) phương pháp icon : Chernoff faces (Chernoff, 1973), Figure baton (Pickett, 1970) phương pháp phân cấp : dimensional stacking (LeBlanc, 1990) Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Scatterplots : hiển thị cặp thuộc tính liệu, màu = lớp Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Parallel coordinates : điểm = đường, màu = lớp Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Phương pháp Bar viz : bar = thuộc tính, xếp theo thứ tự, màu = lớp Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Kết hợp phương pháp phương pháp có ưu khuyết điểm dễ hiểu liệu lớn (số chiều, số phần tử) thơng tin nhìn thấy clusters kết hợp phương pháp để tận dụng ưu điểm multiview, linking, brushing 10 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển CIAD, Cây định liệu segment 20 Hiển thị liệu hỗ trợ cho dịch giải thích kết Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển 21 Viz-SVM (Do, 2004), Tree-view (Do & Pham, 2007) Viz-SVM Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển dịch giải thích kết sinh SVM phát thuộc tính quan trọng mơ hình SVM Tree-view duyệt khám phá luật quan trọng sinh từ định lớn vài trăm đến vài ngàn nút giúp cắt nhánh 22 Viz-SVM (Do, 2004) Histogram + Scatterplots, etc Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển nb points -1 +1 dist surface 23 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Tree-View (Do & Pham, 2007) 24 Nội dung Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu Kết luận hướng phát triển 25 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Kết luận hiển thị liệu sử dụng khả nhận dạng mẫu người hỗ trợ nhiều cho khám phá tri thức : tiền xử lý liệu, khai mỏ liệu, hậu xử lý nhiên khả xử lý liệu lớn khó, sinh mơ hình dể hiểu giúp diễn dịch, giải thích kết riêng phương pháp học tự động có khả xử lý liệu lớn, lại cho kết khó hiểu ví dụ xử lý liệu ovarian cancer (253 phần tử, 15154 chiều) phương pháp hiển thị hiển thị tập liệu, mơ hình xây dựng SVM sinh hyperplane có số 26 chiều 15154 diễn dịch Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Hướng phát triển hợp tác phương pháp hiển thị + học tự động xử lý liệu lớn kết dễ hiểu 27 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển V4Miner (Do & Fekete, 2007) hợp tác phương pháp hiển thị + học tự động visual programming khơng cần lập trình khai mỏ liệu = drag/drop/connect components feedback => update params => results => viz => feedback … 28 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Xử lý liệu Ovarian Cancer 29 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Xử lý liệu Ovarian Cancer Results without feature selection (15154 dims): without error feature selection with SVM-1: dims visualization with scatterplots, parallel coordinates: without error classification with decision tree C4.5 30 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Xử lý liệu Ovarian Cancer 31 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Xử lý liệu Ovarian Cancer 32 Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Xử lý liệu Ovarian Cancer 33 ... hướng phát triển Hiển thị liệu hiển thị liệu quan trọng trình khai mỏ liệu tiền xử lý liệu : giúp xem sơ lược liệu, phát vài tính chất tổng quát, chọn giải thuật để khai mỏ liệu có vài ý... viz khai mỏ liệu Kết luận hướng phát triển Giới thiệu info viz Info viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Phương pháp hiển thị liệu (Keim, 1996) (Fayyad et al., 2001) phương. .. viz khai mỏ liệu kết luận hướng phát triển Kết hợp phương pháp phương pháp có ưu khuyết điểm dễ hiểu liệu lớn (số chiều, số phần tử) thơng tin nhìn thấy clusters kết hợp phương pháp