Luận Văn Thạc Sĩ Phân Loại Đa Nhãn, Đa Lớp Dựa Vào Luật Kết Hợp

Phân Loại Đa Nhãn, Đa Lớp Dựa Vào Luật Kết Hợp​

Sự phát triển của công nghệ thông tin kéo theo sự bùng nổ thông tin. Các kho tài liệu ngày càng lớn và chứa nhiều tài liệu thuộc nhiều loại khác nhau. Rõ ràng nhiệm vụ phân loại các tài liệu này theo từng chuyên mục là một việc hết sức cần thiết. Từ đó mở ra khả năng phân loại các tài liệu mới vào các phân lớp đã biết. Phân lớp và Tìm luật kết hợp là hai nhiệm vụ quan trọng trong khai thác dữ liệu. Việc phân lớp nhằm mục đích dự đoán một cách chính xác nhất có thể có phân lớp của một đối tượng chưa biết. Việc phân lớp và tìm luật kết hợp là tương tự nhau ngoại trừ đối với phân lớp thì mục tiêu dự đoán chỉ là một thuộc tính phân lớp trong khi luật kết hợp có khả năng suy diễn đối với một tập các thuộc tính khác nhau. Đã có nhiều nghiên cứu giải quyết vấn đề phân lớp như phân lớp dựa vào cây quyết định, phân lớp dựa vào mạng nơ ron, phân lớp dựa vào lý thuyết xác suất Bayes, phân lớp dựa vào lý thuyết tập thô, phân lớp dựa vào luật kết hợp, phân lớp dựa vào thống kê…

• Luận văn thạc sĩ tin học
• Chuyên ngành Công nghệ thông tin
• Người hướng dẫn: PGS. TS. Lê Hoài Bắc
• Tác giả: Phạm Xuân Dũng
• Số trang: 65
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại Học Công Nghệ TP. Hồ Chí Minh 2014

Link Download
http://data.lib.hutech.edu.vn/Bookdetails.aspx?id=99692
https://drive.google.com/uc?id=1IpjrabSo3u-5izQPahKQAsTzz5q5o9FL
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1