Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 73 trang
Dung lượng: 965 KB

Giới thiệu nội dung

Phân lớp dữ liệu hoa Iris sử dụng thuật toán Naive Bayes, RandomForest và KNN (K – Nearest Neighbors)

Tác giả: Sengthong Xayavong

Lĩnh vực: Khoa học Máy tính

Nội dung tài liệu:
Luận văn này tập trung vào việc phân lớp dữ liệu hoa Iris bằng cách áp dụng ba thuật toán phổ biến: Naive Bayes, RandomForest và KNN (K-Nearest Neighbors). Nghiên cứu đề cập đến tổng quan về khai phá dữ liệu, phát hiện tri thức, cũng như các kỹ thuật phân lớp dữ liệu cơ bản. Đặc biệt, luận văn đi sâu vào giới thiệu, đặc điểm và ứng dụng của từng thuật toán Naive Bayes, RandomForest và KNN. Phần tiếp theo là ứng dụng thực tế trên tập dữ liệu hoa Iris, bao gồm việc thu thập, tiền xử lý dữ liệu, sử dụng công cụ Weka để xây dựng mô hình, kiểm tra và đánh giá hiệu năng của các mô hình phân lớp.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
  • Danh mục các bảng
  • Danh mục hình
  • Mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức
  • Chương 2: Một số kỹ thuật phân lớp dữ liệu
  • Chương 3: Ứng dụng phân lớp dữ liệu hoa Iris
  • Kết luận và hướng phát triển
  • Tài liệu tham khảo