Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 58 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN THUỘC TÍNH ĐẶC TRƯNG ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÂN LỚP KHI KHAI PHÁ DỮ LIỆU LỚN

Tác giả:

Trần Phương Nhung

Lĩnh vực:

Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Khóa luận này tập trung vào việc ứng dụng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) để cải thiện hiệu quả phân lớp của phương pháp Minimax Probability Machine (MPM). Quá trình này bao gồm việc giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu, trình bày cơ sở lý thuyết của thuật toán di truyền và phương pháp phân lớp Minimax Probability Machine. Tiếp theo, khóa luận mô tả chi tiết quá trình xây dựng hệ thống ứng dụng thuật toán di truyền trong phân lớp Minimax Probability Machine để chuẩn đoán bệnh ung thư. Hệ thống này được kiểm nghiệm trên các tập dữ liệu lớn để đánh giá hiệu quả so với phương pháp phân lớp chỉ sử dụng Minimax Probability Machine.

Mục lục chi tiết:

Chương 1: Giới thiệu về khai phá dữ liệu
Chương 2: Trích chọn thuộc tính phù hợp
Chương 3: Genetic algorithms
Chương 4: Minimax probability machine
Chương 5: Phương pháp đề nghị
Chương 6: Tổng kết