001 19321
002 7
004 FC0B44FE-F61C-4BCF-89EA-8F7378A2FA4A
005 201707201446
008 081223s201||||vm|#################vie#d
009 1 0
039 ## $a20170720144546 $bminhkhue $y20170426152054 $zthanhnhan
082 ## $a000 $bNG-N
100 $aNguyễn, Hải Nam
245 ## $aRút gọn thuộc tính trong bảng quyết định theo tiếp cận lý thuyết tập thô / $cNguyễn Hải Nam; GVHDKH: TS. Nguyễn Long Giang
260 ## $aH. : $bViện Đại Học Mở Hà Nội, $c2016
300 ## $a60 tr. ; $cA4
520 ## $aChương 1 trình bày các khái niệm cơ bản về lý thuyết tập thô của Pawlak [8] được sử dụng trong chương 2 và chương 3. Chương 2 trình bày hai nội dung chính, thứ nhất là tổng kết các công bố về các phương pháp rút gọn thuộc tính và trích lọc luật, bao gồm phân nhóm các phương pháp rút gọn thuộc tính, luật quyết định và các độ đo đánh giá hiệu năng, sự thay đổi các độ đo đánh giá hiệu năng trên các tập rút gọn của các phương pháp, đánh giá các phương pháp dựa vào chất lượng phân lớp (độ hỗ trợ) của tập luật. Thứ hai là xây dựng phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng khoảng cách, bao gồm xây dựng độ đo khoảng cách, định nghĩa tập rút gọn và độ quan trọng của thuộc tính dựa trên khoảng cách, xây dựng thuật toán heuristic tìm một tập rút gọn tốt nhất sử dụng khoảng cách; phân nhóm và đánh giá phương pháp sử dụng khoảng cách với các phương pháp đã có. Chương 3 trình bày kết quả thử nghiệm và đánh giá phương pháp sử dụng khoảng cách trên các bộ số liệu mẫu từ kho dữ liệu UCI [12] nhằm sáng tỏ các kết quả nghiên cứu về lý thuyết. Trên cơ sở đó, luận văn thử nghiệm phương pháp với bài toán thực tiễn là chuẩn đoán bệnh viên gan, bao gồm rút gọn thuộc tính và trích lọc luật.
650 ## $aCông nghệ thông tin
653 ## $aBảng quyết định
653 ## $aRút gọn
653 ## $aTập thô
653 ## $aThuộc tính
653 ## $aTiếp cận
653 ## $aLý thuyết
852 ## $a01 $bKho Luận văn $j(2): 01501254, 08100503
856 1# $uhttp://thuvien.hou.edu.vn/houkiposdata1/luanvanluanankhoaluan/luanvan/2016/000/005/nguyenhainam/nguyenhainam_01thumbimage.jpg
890 ## $a2 $b0 $c1 $d0