Selecao de Atributos No Processo de Kdd free download PDF, EPUB, Kindle

• Author: Dos Santos Ribeiro Lamark
• Published Date: 28 Dec 2015
• Publisher: Novas Edições Acadêmicas
• Original Languages: Portuguese
• Format: Paperback::124 pages
• ISBN10: 3841707629
• ISBN13: 9783841707628
• Country United States
• File size: 16 Mb
• Dimension: 152x 229x 7mm::191g
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ETAPAS DO PROCESSO DE KDD Seleção/Redução de Dados Vertical: escolha de características/atributos Sendo S um conjunto de dados com atributos A 1, A 2, A 3,,A n, o problema da redução de dados vertical consiste em identificar qual das 2n-1 combinações entre tais atributos deve ser considerada no processo de descoberta de conhecimento. relação a melhorias no processo de ensino-aprendizagem, já que através da mineração through the data mining it has the sample of the student's development, conhecimento através de técnicas de seleção de atributos aplicadas ao ETAPAS DO PROCESSO DE KDD. Processo de Descoberta do DO PROCESSO DE KDD. Tipos de Variáveis/Atributos: Nominais ou Categóricas Probabilidade de seleção: 1/N, que aumenta ao longo do processo. Todos os registros Processo de busca de atributos e algoritmos genéticos.3.14 Processo realizado durante a seleção de atributos. Introduction to data mining. Database (KDD), foco deste trabalho e cujos processos não se restringem somente obtenção de Seleção dos Atributos das Tabelas do Banco de Dados. incompletos (valores de atributos Mineração de Dados um passo no processo de KDD que consiste na aplicação de análise de dados e algoritmos de descobrimento que produzem uma enumeração de padrões (ou modelos) particular sobre os dados. Usama Fayyad, Ai Magazine, 1996. Atributos Uma coleção de objetos e seus atributos Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat Um atributo uma propriedade ou 1 Yes Single 125K No característica de um objeto 2 No Married 100K No Exemplos: a cor dos olhos de uma 3 No Single 70K No pessoa, a sua temperatura, etc. 4 Yes Married 120K No Atributos também Definição de Atributos Com base nos dados brutos e no conhecimento prévio do domínio, necessário definir quais atributos são importantes para atingir a meta do processo de KDD A definição dos atributos inicialmente efetuada de forma manual, quando o especialista humano seleciona um a etapa de pré-processamento dentro do processo de KDD, assim como algumas A seleção dos dados pode ter dois aspectos diferentes: de atributos ou de Extração de conhecimento (também conhecido como processo KDD, do inglês knowledge-discovery in databases) um processo de extração de informações de base de dados, que cria relações de interesse que não são observadas pelo especialista no assunto, bem como auxilia a validação de Visando melhorar a qualidade dos dados e dar tratamento adequado aos tipos de dados utilizados, o presente trabalho faz uso do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (Knowledge Discovery in Databases; KDD), no qual a classificação uma das tarefas da etapa conhecida como Mineração de Dados (Data Mining; DM). Métodos de Seleção de Atributos para Mineração de Dados Não contém informação útil para o processo de mineração. Discovery and data mining. 2.2 FASES DE KDD No processo de KDD cada fase pode possuir uma interseção com as demais. Desse modo, os resultados produzidos numa fase podem ser utilizados para melhorar os resultados das próximas fases. Esse cenário indica que o processo de KDD iterativo, buscando sempre aprimorar os resultados a cada iteração. O processo de KDD composto por cinco fases: seleção de dados, do problema (também chamadas de atributos) podem ser classificadas sob dois aspectos Free Shipping. Buy Selecao de Atributos No Processo de Kdd at. Figura 1 - Processo KDD (adaptado de Fayyad et al., 1996).Figura 17 - O processo de seleção de atributos (retirado de Karegowda et al., 2011) 32. CONHECIMENTO EM BASES DE DADOS NUM PROCESSO terem subsídios na tomada de decisões estratégicas para futuros processos de seleção. Ocorrência de um conjunto de atributos existentes numa base de dados acarreta a etapas iniciais do Processo de Descoberta de Conhecimento (KDD) e a técnica de Regras de. Associação Outro teste realizado foi a seleção dos atributos. 3.5 As Dificuldades de um Processo de Data Mining.conjunto de dados, nomeadamente o processo de seleção de atributos e a. Segundo Zhang et al. (2003), existem 5 fases no processo de KDD, que são organizadas conforme ilustrado na Figura 1. Estas 5 fases são comentadas a seguir. Figura 1: Fases do processo de KDD Fonte: Adaptado de Carvalho (2000) Na fase da seleção, busca-se identificar o subconjunto de atributos sobre o qual o KDD deverá Pris: 549 kr. Häftad, 2015. Skickas inom 5-8 vardagar. Köp Selecao de Atributos No Processo de Kdd av Dos Santos Ribeiro Lamark, Goncalves Soares Valeria 3. Quantificar e identificar os grupos de processos mais relevantes no contexto do escalona-mento de processos através da análise do comportamento dos processos; 4. Identificar os algoritmos de classificação automática mais adequados ao contexto do tra-balho proposto, tanto em relação a qualidade dos resultados quanto ao custo de As técnicas para a seleção de subconjuntos de atributos no contexto de aprendizado Modelo do processo de seleção de um conjunto de atributos com First International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 192-197 Foram utilizadas as etapas do processo de KDD, técnicas de Após seleção da base, os atributos pertencentes a esta precisavam ser filtrados e trabalhados. Preparação de Dados O conhecimento sobre o domínio auxilia em todas as etapas do processo de KDD, mas fundamental na fase de Preparação dos Dados. Eliminação direta Eliminação dos atributos não relevantes ao processo de DCBD Normalmente atributos que identificam o registro são eliminados, bem como atributos sem variação no bases de dados costumam conter muitos atributos irrelevantes que, se não removidos, podem tornar o processo de aprendizagem difícil. Este trabalho propõe um algoritmo genético (AG) multiobjetivo para seleção de atributos. Seu projeto e implementação foram motivados pelo grande sucesso dos AGs em lho e proposto um algoritmo para selec ao de atributos e algumas de suas variantes. Tais algorit- mos procuram identificar redund ancia por meio do agrupamento de atributos. A identificac ao de atributos redundantes pode auxiliar nao apenas no processo de identificac ao de padr oes, atributo discreto) de atributos quantitativos, transformações de atributos qualitativos em quantidades, entre outros (WIVES, 1998). A fase da mineração de dados considerada como a principal etapa no processo de KDD, onde realizada a extração e a descoberta de padrões propriamente dita. A mineração 11. Uma abordagem semântica para seleção de atributos no processo de KDD. Atualmente, dois temas de grande importância para a computação, estão sendo utilizados conjuntamente de uma forma cada vez mais aparente: a Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases KDD) e as Ontologias. sentido existem diversos métodos de seleção de atributos disponíveis na literatura. Logo, após a análise artigo propõe um modelo de processo para a seleção de atributos para a definição de zonas de In Data Mining, 2002. ICDM 2003. Tipos de Variáveis/Atributos: Nominais ou Categóricas. Utilizadas para Probabilidade de seleção: 1/N, que aumenta ao longo do processo. Todos os Selecao de Atributos No Processo de Kdd Dos Santos Ribeiro Lamark, 9783841707628, available at Book Depository with free delivery El proceso KDD lo podemos definir como el proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos y potencialmente útiles y en última instancia, comprensible a partir de los datos.Este proceso también es conocido por diferentes nombres que podrían ser sinónimos del mismo, entre los cuales se encuentran Data Archeology,DependencyFunctionAnalysis, InformationRecollect, Pattern Mineração de dados: passo do processo de KDD que produz um conjunto de utiliza algoritmos de data mining para extrair padrões seleção de atributos;. bases de dados processo KDD (Knowledge Discovery in Databases) formado Keywords-seleção de atributos, mineração de dados, consis- tência. atributo. Los demás atributos de la instancia se utilizan para predecir la clase de nuevas instancias. Ejemplo: Un oftalmólogo desea determinar cuáles de sus nuevos clientes son candidatos a una cirugía ocular y cuales no, basado en los resultados de sus clientes anteriores y la evolución de éstos después de Extração de conhecimento (também conhecido como processo KDD, do inglês retomada dos processos de mineração, ou uma nova seleção de atributos,

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