Luận Văn Thạc Sĩ Về Khai Phá Dữ Liệu Sử Dụng Giải Thuật Di Truyền

2016

83
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU

1.1. Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu

1.2. Quá trình khám phá tri thức

1.3. Quá trình khai phá dữ liệu

1.4. Các phương pháp khai phá dữ liệu

1.4.1. Phân lớp và dự đoán (Classification & Prediction)

1.4.2. Luật kết hợp (Association Rules)

1.4.3. Khai thác mẫu tuần tự (Sequential / Temporal patterns)

1.4.4. Phân nhóm- đoạn (Clustering / Segmentation)

1.4.5. Hồi quy (Regression)

1.4.6. Tổng hợp hóa (Summarization)

2. CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

2.1. Giải thuật di truyền

2.2. Lịch sử của giải thuật di truyền

2.3. Tóm tắt giải thuật di truyền

2.4. Cách biểu diễn bài toán trong giải thuật di truyền

2.5. Các phương pháp chọn (Selection)

2.6. Các toán tử trong giải thuật di truyền

2.7. Các tham số cần sử dụng trong giải thuật di truyền

2.8. Điều kiện kết thúc thuật giải di truyền

2.9. Nguyên lý hoạt động của giải thuật di truyền

2.10. Ứng dụng của thuật giải di truyền

2.11. Thuật toán phân cụm sử dụng giải thuật di truyền

2.12. Một số giải thuật cơ bản trong phân cụm dữ liệu

2.13. Giải thuật phân cụm dựa trên giải thuật di truyền

2.14. So sánh hiệu quả của thuật toán Kmeans và thuật toán Kmeans sử dụng giải thuật di truyền

2.15. Thuật Toán K-Means

2.16. Thuật toán Kmean sử dụng giải thuật di truyền

2.17. So sánh giữa k-means và k-means sử dụng giải thuật di truyền

3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM PHÂN CỤM DỮ LIỆU VỀ SINH VIÊN CỦA TRƯỜNG CAO ĐẲNG Y TẾ YÊN BÁI

3.1. Mô tả bài toán

3.2. Cơ sở dữ liệu

3.3. Xây dựng chương trình

3.4. Các chức năng của chương trình

3.5. Giao diện chương trình

3.6. Kết quả thực nghiệm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHẦN PHỤ LỤC

Luận văn thạc sĩ hay khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng

Bạn đang xem trước tài liệu:

Luận văn thạc sĩ hay khai phá dữ liệu sử dụng giải thuật di truyền và ứng dụng

Tài liệu "Khai Phá Dữ Liệu Bằng Giải Thuật Di Truyền: Ứng Dụng và Hiệu Quả" cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà các thuật toán di truyền có thể được áp dụng trong khai thác dữ liệu, từ đó giúp tối ưu hóa quy trình phân tích và ra quyết định. Tài liệu này không chỉ giải thích các khái niệm cơ bản mà còn nêu bật những ứng dụng thực tiễn và hiệu quả mà phương pháp này mang lại, giúp người đọc hiểu rõ hơn về tiềm năng của khai thác dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.

Để mở rộng kiến thức của bạn về các ứng dụng của khai thác dữ liệu, bạn có thể tham khảo tài liệu Báo cáo đồ án khoa học dữ liệu đề tài phân lớp bộ dữ liệu bank marketing dựa trên ứng dụng orange, nơi bạn sẽ tìm thấy cách mà các phương pháp khai thác dữ liệu được áp dụng trong lĩnh vực ngân hàng. Ngoài ra, tài liệu Luận văn thạc sĩ nghiên cứu sắt lỏng với sự trợ giúp của phương pháp khai khoáng dữ liệu cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn về việc ứng dụng khai thác dữ liệu trong nghiên cứu khoa học. Cuối cùng, bạn có thể tìm hiểu thêm về Luận văn thạc sĩ dự đoán liên kết trên cơ sở dữ liệu đồ thị, tài liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp dự đoán và phân tích dữ liệu phức tạp.

Mỗi tài liệu đều là cơ hội để bạn khám phá sâu hơn về các khía cạnh khác nhau của khai thác dữ liệu, mở rộng kiến thức và ứng dụng của bạn trong lĩnh vực này.