22/12/2019
Trang chủ

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING
Giáo án - Bài giảng

Cao đẳng - Đại học

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING
TOP TÀI LIỆU 7

1

Chuyên đề đặc
KHOẢNG CÁCH tro

2

Bài giảng điện tử
cấu phân phối khí d

3

Trắc nghiệm sin
theo từng chương c

4

Trắc nghiệm Co
trường

5

Giải bài tập thực
nghệ 11 bài 6

353
1
Share

+

20

211

15

5943

104

2,524

11

ZTECHBOOK

Gửi tin nhắn

Báo tài liệu vi phạm


41

2179

TẢI XUỐNG

11

Upload tăng doanh thu

Tải lên: 775 tài liệu

51

3467

7

Gửi yêu cầu tà
Tìm tài liệu giúp bạn t

GỢI Ý TÀI LIỆU LIÊN QUAN CHO

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN
PHÁ DỮ LIỆU DATA MIN
104

2,521


11

Tổng hợp Bài tập và đề th
học đất (đại học Bách Kho
17

1,101

2

bài tập và lời giải môn cơ
5

56

0

ĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG KHA
DỮ LIỆU (DATA MINING)
72

61

0

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ D
(DATA MINING). XÂY DỰ
72

77


0

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ D
(DATA MINING). XÂY DỰ
72

21

0

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN
TIN SỐ
2

3,035

16

bài giảng khai phá dữ liệu
dữ liệu(data mining)
11

644

1

Kho dữ liệu và khai phá d
mining
27


774

9

Tìm hiểu về khai phá dữ li
mining) và ứng dụng khai
71

1,781

6

Khai phá dữ liệu (Data mi
Tài liệu

Tìm kiếm ...

19 / 104 trang

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

23


951 Đăng
10ký

Thuyết trình KHAI PHÁ D
Lịch
sử tải xuống
DATA
MINING
Naïve Baye

1/22


22/12/2019

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING
15

1,221

1

Bai tap va de thi mau on t
lop 10
6

621

6


BÀI tập và đề THI OXI
7

312

0

Giáo án - Bài giảng: Công
thông tin:Bài giảng và đề t
186

1
Share

608

0

Lý thuyết, bài tập và đề th
31

+

922

0

Phương pháp giải bài tập
kinh tế vi mô
37


584

0

TỔNG hợp bài tập và đề T
ANH lớp 8 cả năm có đáp
174

956

3

Trắc nghiệm vật lí (bài tập
chọn lọc) phần 2
232

310

0

Trắc nghiệm vật lý bài tập
chọn lọc (NXPowerLite co
363

750

0

BÀI TẬP VÀ

MÔN KHAI P
LIỆU

Tài liệu

Tìm kiếm ...

19 / 104 trang

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

2/22


22/12/2019

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

1


1
Share

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN

Contents

+

ĐỀ 1 ------------------------------------------------------------------ĐỀ 2 ------------------------------------------------------------------ĐỀ 3 ------------------------------------------------------------------LU
LUẬ
ẬT KKẾ
ẾT H
HỢ
ỢP ------------------------------------------------------TẬP PPH
HỔ BI
BIẾ
ẾN -----------------------------------------------------------------------------------------------------------TẬP TH
THÔ
ÔV
VÀ
À CÂY Q
QUY
UY
UYẾT
ẾT Đ
ĐỊỊNH ----------------------------------GÔ
GÔM
M CỤM K M
MEA

EA
EANS
NS -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ÁP SSU
UẤT -------------------------------------------------------------HÌNH ẢNH KIỂU DỮ LIỆU LIÊN TỤC VÀ RỜI RẠ
PHÂN LỚP (CLASSFICATION) --------------------------Dùng thuật tóan ID3 và Naïve Bayes để tìm luật phân lớp

KẾT HỢP (ASSOCIATION RULES) --------------------Tài liệu

Tìm kiếm ...

TẢI XUỐNG

Thuật toán Apriori khai phá luật kết hợp -------------

19 / 104 trang

/>
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

3/22



22/12/2019

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

HỒI QUI (REGRESSION) -----------------------------------2

Phương
hồi qui
tuyến
nh DỮ
một chiều
BÀI TẬP
VÀtrình
ĐỀ THI
KHAI
PHÁ
LIỆU---------------------– DATA MIN
Hồi qui nhiều chiều: (Mul ple Regression) ----------------------

1
Share

+

PHÂN CỤM (CLUSTERING) --------------------------------

ĐỀ 1
ĐỀ THI MÔN DATAMIN
Thời gian: 120 phút (Được phép s


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

o1
o2
o3
o4
o5
o6

i1
1
1
0
1
0
1

i2
0
0
0
1
1
1

i3
1
1
1
0

0
0

i4
1
0
0
1
1
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)

Tài liệu

19 / 104 trang

O1
O2
O3
O4
O5
O6
Tìm kiếm ...
O7
O8

Vóc dáng

Nhỏ
Lớn
Lớn
Nhỏ
Lớn
Lớn
Lớn

Quốc tịch
Đức
Pháp
Đức
Ý
Đức
Ý
Ý

Nhỏ

Đứ

/>
Gia cảnh
Độc thân
Độc thân
Độc thân
Độc thân
Có gia đình
Độc thân
TẢI XUỐNG

11
Có gia đình
Tải Xuống

11 (104 trang)

Có i đì h

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

4/22


22/12/2019

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

3

1
Share

+

2.1 Tìm các luật phân lớp của bảng quyết định trên vớ
 ĐỀ
TậpTHI
thuộc

nh PHÁ
điều kiện
{Vóc–dáng,
Quốc
BÀI TẬP VÀ
KHAI
DỮ là
LIỆU
DATA
MINtị
 Thuộc nh phân lớp là {Nhóm}
2.2 Tìm các reducts bảng quyết định trên và liệt kê cá
nhất
3. Trình bày một ứng dụng cụ thểĐỀ
củaTHI
CSDL
dạng
khối 3
MÔN
DATAMIN
dạng khối mà CSDL quan hệ khó thực hiện (2 điểm)
Thời gian: 120 phút (Được phép s

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

o1
o2
o3
o4
o5

o6

i1
1
1
0
1
0
1

i2
0
0
0
1
1
1

i3
1
1
1
0
0
0

i4
1
0
0

1
1
1

4.1 Tìm các tập phổ biến tối đại theo ngưỡng minsup
4.2 Tìm các luật kết hợp từ tập phổ biến tối đại với ng
5. Cho bảng quyết định sau (4 điểm)

O1
O2
O3
O4
O5
O6
O7
O8

19 / 104 trang

Vóc dáng
Nhỏ
Lớn
Lớn
Nhỏ
Lớn
Lớn
Lớn
Nhỏ

Quốc tịch

Đức
Pháp
Đức
Ý
Đức
Ý
Ý
Đức

Gia cảnh
Độc thân
Độc thân
Độc thân
Độc thân
Có gia đình
Độc thân
Có gia đình
Có gia đình

5.1 Tìm các luật phân lớp của bảng quyết định trên vớ
 Tập thuộc nh điều kiện là {Vóc dáng, Quốc tị
 Thuộc nh phân lớp là {Nhóm}
Tìm kiếm ...
Tài liệu
XUỐNG
5.2 Tìm các reducts bảng quyết định trên vàTẢIliệt
kê cá11
nhất
Tải Xuống 11 (104 trang)
6 Trình bày một ứng dụng cụ thể của CSDL dạng khối 3


/>
Đăng ký

Lịch sử tải xuống

5/22


22/12/2019

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

6. Trình bày một ứng dụng cụ thể của CSDL dạng khối 3
dạng khối mà CSDL quan hệ khó thực hiện (2 điểm)
4

1
Share

+

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
BÀI GIẢI
Tính F1:
Câu 1:
Supp({i1}) = 4/6 = 0.66
1.1 Tìm các tập phổ biến tối đại theo ngưỡng minsupp=0.3
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
i3
i4
i5

i1

i2

i3

i4

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

i2,i3
i2,i4
i2,i5

i3,i4

i3,i5

i4,i5

i5

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

Từ C2 nh F2:

Báo Giá Chi Tiết
xaydungnhatrongoi.vn

Supp({i1,i2})
= 2/6 = 0.3
Thiết Kế Thi Công Nhà Trọn Gói. Dịch
Vụ Uy Tín Chuyên Nghiệp. Nhận Tư
Vấn Ngay!

Supp({i1,i3}) = 2/6 = 0.3

Supp({i1,i4})
0.5
XEM
THÊM
Tìm kiếm ...= 3/6 =
Tài liệu
19 / 104 trang

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


/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

6/22


22/12/2019

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

Supp({i2,i3}) = 0/6 = 0 < minsupp : loại
= 3/6
0.5 KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
BÀI TẬP VÀ
ĐỀ=THI
5 Supp({i2,i4})
Supp({i2,i5}) = 2/6 = 0.3
Supp({i3,i4}) = 1/6 = 0.17 < minsupp: loại

1

Share

Supp({i3,i5})
= 1/6 = 0.17 < minsupp: loại
Vậy:
F2 = { {i1,i2},{i1,i3},{i1,i4},{i1,i5},{i2,i4},{i2,i5},{i4,i5}}

+

Supp({i4,i5}) = 2/6 = 0.3
Tính C3 từ F2:

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

{i1,i2}

{i1,i3}

{i1,i4}

{i1,i

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

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

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

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

{i1,i
{i1,i
{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

Tìm kiếm ...
Tài liệu
Supp({i1,i4,i5}}
= 2/6 = 0.3

19 / 104 trang

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

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

7/22


22/12/2019

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

= {{i1,i2,i4},{i1,i2,i5},{i1,i4,i5},{i2,i4,i5}}
BÀIF3TẬP

VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
6 Vậy:

1
Share

+

{i1,i2,i5}
Tính
C4 từ F3:{i1,i2,i4,i5}
{i1,i4,i5}
{i2,i4,i5}

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

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

{i1,i2,i4,i5}

{i1,i2,i4}

{i1,i2,i5}

{i1,i4,i5}

{i1,i2,i4}
C4

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

{i2,

Tính F4:
Supp({i1,i2,i4,i5}) = 2/6 =0.3

Vậy: F4 = {{i1,i2,i4,i5}}

Tập phổ biến tối đại: {i1,i3}, {i1,i2,i4,i5}

{i1,i2,i4,i5}

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

{i1,i2}

Tài liệu

19 / 104 trang

{i1}

{i1,i3}

{i2,i4}

{i1,i4}

{i2,i4,i5}


{i

{i2,i5} {i1,i

Tìm kiếm ...

TẢI XUỐNG

{i2}

{i3}

/>
Tải Xuống

{i4}

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

8/22


22/12/2019


7

1
Share

+

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

{i1}

{i2}

{i3}

{i4}

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
1.2 Tìm các luật kết hợp từ tập phổ biến tối đại với ngưỡng
Conf(S1=>S2) = 1.0 khi và chỉ khi (S1) (S2) vì (S1) (S2)=
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
Xétluật
tậpkết
phổhợp
biến
tối đại{i1,i3},
các luật=kết

hợp khả
dĩ là : i1=
S1=>S2.
Conf(S1=>S2)
| (S1)
(S2)|/|
(
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
{i1}=>{i2,i4,i5}
{i2,i4,i5}=>{i1}
{i1,i2} => {i4,i5}
{i4,i5}=>{i1,i2}
{i1,i4}=> {i2,i5}
{i2,i5}=>{i1,i4}
{i1,i5}=>{i2,i4}
{i2,i4}=>{i1,i5}
{i1,i2,i4}=>{i5}
{i5}=>{i1,i2,i4}
{i1,i2,i5}=>{i4}
{i4}=>{i1,i2,i5}
{i1,i4,i5}=>{i2}
{i2}=>{i1,i4,i5}

(S1)
{o1,o2,o4,o6}
{o4,o6}

{o4,o6)}
{o4,o6}
{o1,o4,o6}
{o4,o5,o6}
{o4,o6}
{o4,o5,o6}
{o4,o6}
{o3,o4,o6}
{o4,o6}
{o1,o4,o5,o6}
{o4,o6}
{o4,o5,o6}

(S2)
{o4,o6}
{o1,o2,o4,o6}
{o4,o6}
{o4,o6}
{o4,o5,o6}
{o1,o4,o6}
{o4,o5,o6}
{o4,o6}
{o3,o4,o6}
{o4,o6}
{o1,o4,o5,o6}
{o4,o6}
{o4,o5,o6}
{o4,o6}

Ta có các luật kết hợp:

L1:Báo
{i2,i4,i5}=>{i1}
Giá Chi Tiết
xaydungnhatrongoi.vn

L2:Thiết
{i1,i2}
{i4,i5}
Kế Thi=>
Công
Nhà Trọn Gói. Dịch
Vụ Uy Tín Chuyên Nghiệp. Nhận Tư
Vấn Ngay!

L3: {i4,i5}=>{i1,i2}
Tài liệu

19 / 104 trang

XEM THÊM
L4: {i1,i5}=>{i2,i4}

Tìm kiếm ...

L5: {i1,i2,i4}=>{i5}

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống


11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

9/22


22/12/2019

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

L6: {i1,i2,i5}=>{i4}
8

L7: {i1,i4,i5}=>{i2}
BÀI TẬP
VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN

Câu 2:

1
Share

Vóc dáng
Quốc tịch
O1

Nhỏ
Đức
Lớn của bảng quyết
Phápđịnh :
2.1 TìmO2
các luật phân lớp
O3
Lớn
Đức
O4
Nhỏ
Ý
O5
Lớn
Đức
O6
Lớn
Ý
O7
Lớn
Ý
O8
Nhỏ
Đức

+

Gia cảnh
Độc thân
Độc thân

Độc thân
Độc thân
Có gia đình
Độc thân
Có gia đình
Có gia đình

Đặt :
P=A, N= B;
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:

VócTiết
dáng
Báo Giá Chi

pi
Nhỏ
Khảo Sát Tư Vấn
Miễn Phí. Dịch Vụ Trọn Gói. Uy1Tín Chuyên Nghiệp. Nhận Tư
Vấn Ngay! xaydungnhatrongoi.vn
Lớn
2

ni
2
3


I
0
0

XEM THÊM

E(Vóc dáng) = 3/8*I(1,2)+5/8*I(2,3) = 3/8*0.92+5/8*0.97 = 0.9
Tìm kiếm ...
Tài liệu
XUỐNG
G(Vóc
dáng)
= I(p,n) – E(Vóc dáng) = 0.954 – 0.951 =TẢI0.003

19 / 104 trang

/>
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

10/22



22/12/2019

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

9

1
Share

+

Quốc tịch
pi
ni
I
Đức
2
2
BÀI TẬP VÀ ĐỀ1 THI KHAI PHÁ DỮ
Pháp
0 LIỆU – DATA MIN0
Ý
0
3
0
Gia cảnh

pi


ni

I

Có gia đình

0

3

0

E(Quốc
tịch) = 4/8*I(2,2)+1/8*I(1,0)+3/8*I(0,3)
= 4/8*1 = 0.5 0
Độc thân
3
2
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

Quốc tịch
Đức

Ý

Pháp


O1,O3,O5,O8
O2

O4,O6,O7

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

Tài liệu

19 / 104 trang

Tìm kiếm ...

Phân lớp nhóm Quốc tịch - Đức:

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

11/22



22/12/2019

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

liệuVÀ
cònĐỀ
lại:THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
BÀIdữ
TẬP
10 Bảng

1
Share

+

O1
O3
O5
Vóc dáng
O8
Nhỏ
Lớn

Vóc dáng
Nhỏ
Lớn
Lớn

pi Nhỏ
1
1

Gia cảnh
Độc thân
Độc thân
Có gia đình
ni đình
Có gia
1
1

Nhóm
A
A
B
I
B

Ta có: I(p,n) = -2/4*log22/4-2/4*log2 2/4 =1
E(Vóc dáng) = 2/4*I(1,1)+2/4*I(1,1) = 2/4*1+2/4*1 = 1
G(Vóc dáng) = I(p,n) – E(Vóc dáng) = 1 -1 = 0

Gia cảnh
Độc thân
Có gia đình

pi
2

0

ni
0
2

I
0
0

E(Gia cảnh) = 0
G(Gia cảnh) = 1

Thuộc nh Gia cảnh được chọn để phân lớp:

Quốc tịc
Đức

O1,O3,O5,O8
Tài liệu

Pháp

Gia cảnh

Tìm kiếm ...

O2
TẢI XUỐNG


Độc thân
19 / 104 trang

/>
11

Đăng ký

Có gia đình
Tải Xuống

11 (104 trang)

Lịch sử tải xuống

12/22


22/12/2019

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

O1,O3
11

O5,O8

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN

1

Share

+

Cây quyết định:

Quốc tịch
Đức

Gia cảnh
Độc thân

A

Có gia đình

A

Báo Giá Chi Tiết
Khảo Sát Tư Vấn Miễn Phí. Dịch Vụ Trọn Gói. Uy Tín Chuyên Nghiệp. Nhận Tư
Vấn Ngay! xaydungnhatrongoi.vn

Tài liệu

Ý

Pháp

B


XEM THÊM

Tìm kiếm ...

19 / 104 trang

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

13/22


22/12/2019

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

12

1
Share


+

Các luật phân lớp:
BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
L1: Nếu có Quốc tịch Đức và Gia cảnh Độc thân thì thuộc về n
L2: Nếu có Quốc tịch Đức và Gia cảnh Có gia đình thì thuộc về
Rút gọn luật:
L3: Nếu có Quốc tịch Pháp thì thuộc về nhóm A
Các luật trên đều không dư thừa.
L4: Nếu có Quốc tịch Ý thì thuộc về nhóm B
2.2 Tìm các reducts bảng quyết định trên và liệt kê các luật p

Vóc dáng
Nhỏ
Lớn
Lớn
Nhỏ
Lớn
Lớn
Lớn
Nhỏ

O1
O2
O3
O4
O5
O6
O7
O8


Quốc tịch
Đức
Pháp
Đức
Ý
Đức
Ý
Ý
Đức

Gia cảnh
Độc thân
Độc thân
Độc thân
Độc thân
Có gia đình
Độc thân
Có gia đình
Có gia đình

Ký hiệu : Q: Quốc tịch, V: Vóc dáng, G: Gia cảnh

Ma trận phân biệt:

O1
O2
Tài liệu

19 / 104 trang


O1

O2

O3

O4

O5

O6

O7

O


Tìm kiếm ...

TẢI XUỐNG

O4

Q

V,Q

V,Q


O5

VG

QG

G

Tải Xuống



/>
11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

14/22


22/12/2019

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

13


1
Share

+

O5
VG
QG
G

O6
V,Q
Q
Q


O7
V,Q,G Q,G
Q,G 


O8
V,GPHÁ
 DỮ LIỆU– DATA
 MIN
BÀI TẬPGVÀ ĐỀV,Q,G
THI KHAI

Q(VQ) = Q
Từ ma trận phân biệt, ta có hàm phân biệt:

Q(VQG) = Q
F(V,Q,G) = Q(VG) (VQ) (VQG) G(QG)
G(VG) = G
Sử dụng luật hút: p(pq) = p, ta có:
G(QG) = G
Vậy: F(V,Q,G) = QG

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}}:
Tìm kiếm ...
Tài liệu
TẢI XUỐNG
19 / 104 trang

Lower(X1,G) = {O2}= {}


/>
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

15/22


22/12/2019

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

Lower(X2,G) ={O5,O7,O8}
14

k=BÀI
(|Lower(X1,G)|
|Lower(X2,G)|)/|O|
= 3/8 <– 1DATA MIN
TẬP VÀ ĐỀ+THI
KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Nên ta có luật phân lớp không đúng chính xác 100%: G =>D
k= (|Lower(X1,QG)| + |Lower(X2,QG)|)/|O| = 8/8 = 1


1
Share

Xét
O/QG
{{O1,O3},{O5,O8},{O2},{O4,O6},{O7}}:
Nênphân
ta cóhoạch
luật phân
lớp= đúng
chính xác 100%: QG =>D

+

Lower(X1,QG) = {O1,O2,O3}
Lower(X2,QG)
= {O4,O5,O6,O7,O8}
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})

Báo Giá Chi Tiết
Khảo Sát Tư Vấn Miễn Phí. Dịch Vụ Trọn Gói. Uy Tín Chuyên Nghiệp. Nhận Tư

Vấn Ngay! xaydungnhatrongoi.vn

Tài liệu

XEM THÊM

Tìm kiếm ...

19 / 104 trang

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

16/22


22/12/2019

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

15


1
Share

+

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN

ĐỀ 2
ĐỀ THI DATA MININ
Câu 1:
1
2
3
4
5
6
7

Kích thước
Vừa
Nhỏ
Nhỏ
Lớn
Lớn
Lớn
Lớn

Màu sắc
Xanh

Đỏ
Đỏ
Đỏ
Lục
Đỏ
Lục

V
H
H
H
H
H
H

a) Tính các reduce tương đối của bảng quyết định trê
b) Tìm các luật phân lớp được tạo lập dựa trên các re
Câu 2:
Bài tập về tập mặt hàng và tập giao tác I = {i1,…….i8

o1={i1,i7,8}
o2={i1,i2,i6,i7,i8}
o3={i1,i2,i6,i7}
o4={i1,i7,i8}
o5={i3,i4,i5,i6,i8}
o6={i1,i4,i5}
a. Tìm ngữ cảnh khai thác dữ liệu được tạo từ I, O.
Tìm kiếm ...
XUỐNG
11

b. Tìm tất cả các tập phổ biến theo ngưỡngTẢI
minsupp
c. Tìm tất cả các tập phổ biến tối đại Tải
theo
ngưỡng m
19 / 104 trang
Xuống 11 (104 trang)
d Tìm tất cả các luật kết hợp hợp lệ theo ngưỡng mi
/>Tài liệu

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

17/22


22/12/2019

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

16

1
Share

+

d. Tìm tất cả các luật kết hợp hợp lệ theo ngưỡng mi
tạo từ các tập phổ biến tối đại của câu 2c.

e. Anh chị có suy nghĩ gì về một thuật toán tìm tập p

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN

b: màu sắc
GIẢI ĐỀ THI KH
c: hình dáng
CÂU 1:
Ta
đượccác
maReduct
trận phân
biệtđối
nhưcủa
sau:
a).Tính
tương
bảng quyết định trên
Ký hiệu:
a: kích thước
1
1
2
abc
3

4
abc
5


6
abc
7


2

3

4

c

abc

abc

ac

ac


bc

bc

Từ ma trận phan biệt ta có hàm phân:
F(a,b,c) = (abc)c(ac)(bc)b
Sử dụng luật hút : (ab)a = a
(abc)c = c

Ta được:
F(a,b,c) = (b  c)
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}}
o Tính R dương của D
R duơng của D = RX1  RX2 = {1, 3, 5, 7} 
Tài liệu

19 / 104 trang

Tìm kiếm ...

TẢI XUỐNG

11

1 Lấy một phần tử A của U/R ghép Tải
với
1 phần tử B
Xuống 11 (104 trang)

/>
Đăng ký

Lịch sử tải xuống


18/22


22/12/2019

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

17

1
Share

+

A, B
AB
AB<>
1
{1}, {1, 3, 5, 7}
{1}
yes
BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI KHAI PHÁ DỮ LIỆU – DATA MIN
2
{1}, {2, 4, 6}
{}
no
3
{2, 4, 6}, {1,3,5,7}
{}

no
4
{2,4,6}, {2,4,6}
{2,4,6}
yes
9
{7}, {1,3,5,7}
{7}
yes
5
{3}, {1,3,5,7}
{3}
yes
10
{7}, {2,4,6}
{}
no
6
{3}, {2,4,6}
{}
no
7
{5}, {1,3,5,7}
{5}
yes
8
{5}, {2,4,6}
{}
no
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
CÂU 2:
a.Tìm ngữ cảnh khai thác dữ liệu được tạo từ I, O
Ta có bối cảnh nhị phân
O1
O2
O3
O4
O5
O6

i1
1
1
1
1
0
1

i2
0
1
1
0
0
0


i3
0
0
0
0
1
0

i4
0
0
0
0
1
1

i5
0
0
0
0
1
1

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}}
Báo Giá Chi Tiết
Tính C1

XEM THÊM
Khảo Sát Tư Vấn Miễn Phí. Dịch Vụ Trọn Gói. Uy Tín Chuyên Nghiệp. Nhận Tư
Vấn Ngay! xaydungnhatrongoi.vn

Xem thêm ...

Tìm kiếm ...
Tài liệu
THÀNH VIÊN THƯỜNG
XEM
THÊM

19 / 104 trang

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

19/22


22/12/2019


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

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI
MÔN
1 KHAI PHÁ DỮ…

Tổng hợp Bài tập và đề
thi môn Cơ học đất (đạ…

bài tập và lời giải môn cơ
sở dữ liệu

ĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG
KHAI PHÁ DỮ LIỆU…

Share
ZTECHBOOK

Sách giáo trình Xây dựng

Mai Uyen

Inbox Nếu Không Tải Được

+

104

2


11

17

1

2

5

56

0

72

61

0

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ
DỮ LIỆU (DATA…

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ
DỮ LIỆU (DATA…

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI
MÔN THÔNG TIN SỐ


bài giảng khai phá dữ
liệu khai phá dữ liệu(d…

Inbox Nếu Không Tải Được

Inbox Nếu Không Tải Được

Trần Đại Nam

0389770507 HỖ TRỢ

72

77

0

72

21

0

2

3

16

11


644

1

THÔNG TIN TÀI LIỆU
Ngày đăng: 06/01/2016, 19:23
BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước, BÀI TẬP VÀ ĐỀ
THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa 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 Naùve Bayes tỡm lut phõn l…
- Xem thêm Xem thêm: BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, BÀI TẬP
VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
bai tap va dap an mon co so du lieu

khai phá dữ liệu data mining

tổng quan về khai phá dữ liệu data mining
bài tập lớn môn khai phá dữ liệu

các phương pháp khai phá dữ liệu data mining

bài tập môn khai phá dữ liệu

bài tập và lời giải môn thẩm định dự án đầu tư
bai tap va loi giai mon suc ben vat lieu

giáo trình khai phá dữ liệu data mining
•khai phá dữ liệu data mining


đề thi môn cấu trúc dữ liệu và giải thuật

bài tập và lời giải môn quản lý dự án

bài tập và lời giải môn quản trị dự án

ngân hàng để thi môn cấu trúc dữ liệu và giải thuật

bài giảng nhập môn khai phá dữ liệu chương 1 giới thiệu chung về khai phá dữ liệu
khảo sát các chuẩn giảng dạy tiếng nhật từ góc độ lí thuyết và thực tiễn
nội dung cụ thể cho từng kĩ năng ở từng cấp độ
động cơ điện không đồng bộ một pha

điều tra với đối tượng sinh viên học tiếng nhật không chuyên ngữ1

mở máy động cơ lồng sóc

đặc tuyến hiệu suất h fi p2

đặc tuyến mômen quay m fi p2

sự cần thiết phải đầu tư xây dựng nhà máy

từ bảng 3 1 ta thấy ngoài hai thành phần chủ yếu và chiếm tỷ lệ cao nhất là tinh bột và cacbonhydrat trong hạt gạo tẻ còn chứa đường cellulose
hemicellulose
chỉ tiêu chất lượng theo chất lượng
phẩm chấtTìm
sảnkiếm
phẩm

...khô từ gạo của bộ y tế năm 2008
Tài liệu

19 / 104 trang

/>
TẢI XUỐNG
Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

20/22


22/12/2019

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

0 Comments

Sort by Oldest

Add a comment...


Facebook Comments Plugin

1

TÀIShare
LIỆU MỚI ĐĂNG

+aaaaaaaaBaiGiangDONG BC
19

2

0

aaaaaaaaaaBAI GIANG hb1
20

1

0

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC ĐỘ NHẬN BIẾT THƯƠ…
9

2

0

Khảo sát một số hoạt tính probiotic của Kefir chanh dây
8


2

0

Test giải phẫu đh y hà nội
200

3

0

TÀI LIỆU THI VIÊN CHỨC GIÁO VIÊN THPT
16

3

0

TÀI LIỆU MỚI BÁN

de thi hoc ky 1 toan 12 nam 2019 2020 truong thpt an phuoc ninh t…
9

3

0

Đồ án THHĐC


de thi hoc ki 1 toan 12 nam 2019 2020 truong long thanh kien giang
21

4

26

0

0

0

Sáng kiến kinh nghiệm lý thí nghiệm điện xoay chiều
34

0

0

GIÁO án dạy học gắn LIỀN với THỰC tế sản XUẤT môn SINH học
11

0

0

Báo cáo nghiên cứu khoa học hành vi nâng cao ý thức tự học chữ …
16


1

0

BÁO cáo NGHIÊN cứu KHOA học ỨNG DỤNG KIẾN THỨC hóa h…
28

0

0

Tiểu luận Tâm lý học đại cương Nhân cách và sự phát triển nhân c…
16

2

0

Kiến thức chuyên ngành Xét nghiệm Đại học
84

2

0

Chuyên đề Tổng quát về Vi sinh vật
38

Chủ đề tìm kiếm
tìm kiếm mua bán nhà đất

cach lam bai tieu luan

Tai lieu

Mục lục

học excel online

miny

tiểu luận kinh tế lượng

tiểu luận tình huống

Bài viết

Documento

Quốc học

Dokument

mẫu tiểu luận

Tìm kiếm mới

luận văn kế toán

luận văn thạc sĩ kinh tế


luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh

2

Luận Văn

Tài liệu

Tài liệu mới

luận án tiến sĩ kinh tế
bài tham luận mẫu

Tìm khối lượng muối sinh ra

[vật lí 8] cơ năng hãy chỉ ra sự chuyển hoá từ dạng c..

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

0

Chủ đề tài liệu mới đăng

tiểu luận quản lý giáo dục

cách làm tiểu luận

lời mở đầu tiểu luận

Giai hộ mnhf 3 câu phần tự luận


[Vật lí 8] Ba bài tập khó.

GIÚP ĐỠ

GIỚI THIỆU

Câu hỏi thường gặp

123doc là gì?

Yahoo

Điều khoản sử dụng

Skype

Quy định chính sách bán tài liệu

/>
tiểu luận triết học cao học

Câu 4 phần vận dụng hóa 12

TẢI XUỐNG

Hướng dẫn thanh toán

19 / 104 trang


cunghocvui

[Vật lí 8] công thức lí



Tìm kiếm ...

tạo cv xin việc

tiểu luận tình huống chuyên viên chính

Tải Xuống

11 (104 trang)

11

Đăng ký

Lịch sử tải xuống

21/22


22/12/2019

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

Copyright © 2010-2015 123Doc. Design by 123DOC


1
Share

+

19 / 104 trang

/>
Tải Xuống

11 (104 trang)

Lịch sử tải xuống

22/22