Khóa luận Áp dụng phương pháp trích chọn thuộc tính đặc trưng để nâng cao hiệu quả phân lớp khi khai phá dữ liệu lớn
- Người chia sẻ :
- Số trang : 58 trang
- Lượt xem : 12
- Lượt tải : 500
- Tất cả luận văn được sưu tầm từ nhiều nguồn, chúng tôi không chịu trách nhiệm bản quyền nếu bạn sử dụng vào mục đích thương mại
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Khóa luận Áp dụng phương pháp trích chọn thuộc tính đặc trưng để nâng cao hiệu quả phân lớp khi khai phá dữ liệu lớn, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD LUẬN VĂN ở trên
Trong khóa luận này tôi áp dụng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) để bước đầu cải tiến hiệu quả phân lớp của phương pháp minimax probability machine (MPM). Phần đầu tôi xin giới thiệu tổng quan về khái niệm khai phá dữ liệu. Tiếp đó, tôi sẽ trình bày về cơ sở lý thuyết của thuật toán di truyền và phương pháp phân lớp minimax probability machine. Cuối cùng, tôi sẽ mô tả chi tiết về quá trình xây dựng hệ thống có ứng dụng thuật toán di truyền trong phân lớp minimax probability machine để chuẩn đoán bệnh ung thư. Mô hình phân lớp mới này sẽ được chạy thử trên một số cơ sở dữ liệu lớn và đưa ra những số liệu thống kê để có thể thấy được hiệu quả của hệ thống so với phương pháp phân lớp chỉ sử dụng minimax probability machine.
