Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ

Phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên tập phụ thuộc hàm xấp xỉ

Tác giả: Nguyễn Đăng Nguyên

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp khai phá tri thức từ dữ liệu, đặc biệt là kỹ thuật xây dựng cây quyết định. Tác giả đi sâu vào phân tích các thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ và ứng dụng chúng để xây dựng cây quyết định. Luận văn cũng đề cập đến việc xây dựng chương trình mô phỏng phương pháp này, áp dụng vào bài toán chẩn đoán bệnh tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục từ viết tắt và ký hiệu sử dụng
• Danh mục các bảng
• Danh mục các hình
• Thuật ngữ tiếng Anh
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về cây quyết định và phụ thuộc hàm xấp xỉ
• 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu và cây quyết định
• 1.1.1. Khái niệm về khai phá dữ liệu, quá trình phát triển và ứng dụng trong việc phát hiện tri thức
• 1.1.2. Khái quát về các phương pháp khai phá dữ liệu phổ biến
• 1.2. Phụ thuộc hàm xấp xỉ
• 1.2.1. Khái niệm về phụ thuộc hàm trong mô hình CSDL quan hệ
• 1.2.2. Khái niệm về phụ thuộc hàm xấp xỉ và các đặc trưng của chúng
• 1.3. Kết luận chương 1
• Chương 2: Một số thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ và xây dựng cây quyết định
• 2.1. Thuật toán TANE xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ từ quan hệ
• 2.1.1. Khái niệm lớp tương đương và phân hoạch
• 2.1.2. Phân hoạch mịn hơn
• 2.1.3. Thuật toán TANE cải tiến
• 2.1.4. Chiến lược tìm kiếm
• 2.2. Thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ dựa trên luật kết hợp
• 2.2.1. Luật kết hợp
• 2.2.2. Biểu diễn PTH xấp xỉ qua LKH
• 2.2.3. Độ hỗ trợ của PTH xấp xỉ và tính không tầm thường
• 2.2.4. Định nghĩa PTH xấp xỉ mạnh [14]
• 2.2.5. Biểu diễn độ đo, độ hỗ trợ, độ chính xác qua lý thuyết PTH xấp xỉ
• 2.2.6. Thuật toán xác định PTH xấp xỉ dựa trên LKH
• 2.3. Thuật toán xác định phụ thuộc hàm xấp xỉ dựa trên phủ tối thiểu và lớp tương đương
• 2.3.1. Khái niệm về Phủ tối thiểu và các mệnh đề liên quan
• 2.3.2. Thuật toán tìm Phủ tối thiểu
• 2.3.3. Thuật toán khai phá PTH xấp xỉ nhờ phủ tối thiểu và lớp tương đương
• 2.3.4. Độ phức tạp của thuật toán khai phá PTH xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu và lớp tương đương
• 2.4. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ
• 2.4.1. Giải thuật chung xây dựng cây quyết định
• 2.4.2. Giải thuật xây dựng cây quyết định dựa trên tập PTH xấp xỉ phân lớp
• 2.5. Kết luận chương 2
• Chương 3: Chương trình thử nghiệm xây dựng cây quyết định chẩn đoán bệnh tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên dựa trên việc khai phá tập PTH xấp xỉ
• 3.1. Mô tả Bài toán chẩn đoán bệnh cúm tại bệnh viện đa khoa Trung ương Thái Nguyên và yêu cầu chương trình
• 3.1.1. Giới thiệu về bệnh Cúm
• 3.1.2. Quy trình chẩn đoán xác định bệnh cúm
• 3.2. Tập dữ liệu huấn luyện (input)
• 3.3. Ứng dụng hai thuật toán 2.3 và 2.4 để xác định tập phụ thuộc hàm xấp xỉ và xây dựng cây quyết định chẩn đoán bệnh
• 3.4. Thiết kế chương trình
• 3.5. Các giao diện chính của chương trình
• 3.6. Đánh giá kết quả thử nghiệm
• 3.7. Kết luận chương 3
• Kết luận chung
• 1. Kết quả đạt được trong luận văn
• 2. Hướng phát triển của đề tài
• Tài liệu tham khảo