Тип: Контрольная работа |
Цена: 450 р. |
Страниц: 13 |
Формат: doc |
Год: 2012 |
 Купить
Данная работа была успешно защищена, продается в таком виде, как есть. Изменения, а также индивидуальное исполнение возможны за дополнительную плату. Если качество купленной готовой работы с сайта не соответствует заявленному, мы ВЕРНЕМ ВАМ ДЕНЬГИ или ОБМЕНЯЕМ на другую готовую работу. Данная гарантия действует в течение 48 часов после покупки работы. Вы можете получить её по электронной почте (отправляется сразу после подтверждения оплаты в течение 3-х часов, в нерабочее время возможно увеличение интервала). Для получения нажмите кнопку «купить» выше.
Также работу можно получить в московском офисе, либо курьером в любом крупном городе России (стоимость услуги 600 руб.). Желаете просмотреть часть работы? Обращайтесь: ICQ 15555116, Skype dip-master, E-mail info @ dipmaster-shop.ru. Звоните: (495) 972-80-33, (495) 972-81-08, (495) 518-51-63, (495) 971-07-29, (495) 518-52-11, (495) 971-76-12, (495) 979-43-28.
|
Содержание
|
|
СОДЕРЖАНИЕ 1
РЕФЕРАТ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ 4
Задание 1: Подготовить исходный файл в формате *.arff. 4
Задание 2: Классификация исходных данных различными методами. 5
Задание 3: Построение ассоциативных правил. 11
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 12
НАБОР ДАННЫХ 12
|
|
Введение
|
|
РЕФЕРАТ
WEKA, МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ, Data Mining, МЕТОД БАЙЕСА, J4.8, ID3, SVM, АССОЦИАТИВНЫЕ ПРАВИЛА, МЕТОД АПРИОРИ
Объектом изучения являются система анализа данных WEKA.
Цель работы - практическое освоение методов классификации и методов составления ассоциативных правил.
В процессе работы проводились экспериментальные исследования работы алгоритмов.
В результате были изучены методы классификации и составления ассоциативных правил.
ВВЕДЕНИЕ
Лабораторная работа посвящена анализу данных в системе анализа данных Weka. Эта система написана на Java и представляет собой систему библиотек функции обработки данных, плюс несколько графических интерфейсов к этим библиотекам. Основной интерфейс системы - Explorer. Он позволяет выполнять практически все действия, которые предусмотрены в системе. Именно в нем мы будем работать. Также в системе Weka предусмотрены другие интерфейсы - Knowledge Flow для работы с большими массивами данных (Explorer загружает все дынные в память сразу, и потому работа с большими массивами затруднена) и Experimenter для экспериментального подбора наилучшего метода анализа данных.
В данной лабораторной работе изучаются методы классификации и поиска ассоциативных правил. Для лучшего понимания различий между данными методами используется система анализа данных Weka, в которой все исследуемые методы применяются к одному и тому же набору исходных данных, а полученные результаты анализируются и сравниваются между собой.
|
|
Список литературы
|
|
|
|
Примечания:
|
|
Примечаний нет.
|
|
На уровень вверх