Технология Data Mining
Data Mining как метод обнаружения знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах деятельности, скрытых в больших объемах исходных данных. Алгоритм решения задачи поиска ассоциативных правил Apriori. Методы визуализации анализируемых данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Современные методы теории управления |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Абдуллина А.З. |
| Дата добавления | 04.07.2013 |
| Размер файла | 358,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.
эссе [36,8 K], добавлен 17.12.2014Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012
