Giáo trình khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu là một giai đoạn trong tiến trình phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu bao gồm các bước, các thuật giải nhằm tìm ra các mẫu, các mô hình tri thức còn tiềm ẩn trong dữ liệu. Các tri thức này phục vụ cho nhiệm vụ mô tả, dự báo và hỗ trợ ra quyết định.

Giáo trình khai phá dữ liệu

Trần Hùng Cường; Trần Thanh Hùng

Thống kê

2017

Tóm tắt

Giáo trình "Khai phá dữ liệu" phần nào giúp độc giả bước đầu làm quen và tiến tới triển khai các ứng dụng của khai phá dữ liệu trong thực tế. Giáo trình gồm 5 chương:

Chương 1: Cung cấp cho bạn đọc tổng quan về khai phá dữ liệu, các kỹ thuật cơ bản trong khai phá dữ liệu cũng như ứng dụng của kỹ thuật này trong thực tế.

Chương 2: Giới thiệu kỹ thuật khai phá dữ liệu đầu tiên đó là luật kết hợp, kỹ thuật này cho phép khám phá mối quan hệ giữa các tập mục trong các cơ sở dữ liệu giao dịch.

Chương 3: Đề cập đến kỹ thuật phân lớp dựa trên cây quyết định, xác suất và mạng nơron nhân tạo. Kỹ thuật này cho phép gán nhãn cho các đối tượng chưa được xếp lớp.

Chương 4: Trình bày kỹ thuật gom cụm. Kỹ thuật gom cụm nhằm nhóm các đối tượng có mức độ tương tự nhau dựa trên một tiêu chuẩn nào đó thành một nhóm. Một số phương pháp gom dựa trên phân hoạch và dựa trên phân cấp với các thuật toán tiêu biểu: thuật toán K - means, thuật toán gộp.

Chương 5: Giới thiệu một số phần mềm sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu cho các bài toán trong thực tế như Weka và Microsoft SQL Server. Bên cạnh đó, chương này cũng đề cập đến việc sử dụng ngôn ngữ C# để cài đặt các thuật toán khai phá.