Chương 1: t ổng quan về kỹ thuật khám phá tri thức và khai phá d ữ liệu
tải về 235.12 Kb. Chế độ xem pdf
|
| 1.3.
Các lo ại dữ liệu có thể khai phá Các lo ại dữ liệu có thể được khai phá như sau: Cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases): là những CSDL được tổ chức theo mô hình quan h ệ. Hiện nay, các hệ quản trị CSDL đều hỗ trợ mô hình này như: MS Access, MS SQL Server, Oracle, IBM DB2,... Cơ sở dữ liệu đa chiều (multidimention structures, data warehouse, data mart): còn được gọi là nhà kho dữ liệu, trong đó dữ liệu được chọn từ nhiều nguồn khác nhau và ch ứa những đặc tính lịch sử thông qua thuộc tính thời gian tường minh hoặc ngầm định. Cơ sở dữ liệu giao tác (transaction databases): là loại dữ liệu được sử dụng nhiều trong siêu th ị, thương mại, ngân hàng,... Cơ sở dữ liệu quan hệ – hướng đối tượng (object relational databases): mô hình CSDL này là lai gi ữa mô hình hướng đối tượng và mô hình CSDL quan hệ. Cơ sở dữ liệu không gian và thời gian (spatial, temporal, and time – series data): ch ứa những thông tin về không gian địa lý hoặc thông tin theo thời gian. 10 Cơ sở dữ liệu đa phương tiện (Multimedia database): là loại dữ liệu có nhiều trên m ạng, bao gồm các loại như âm thanh, hình ảnh, video, văn bản và nhiều kiểu dữ liệu định dạng khác. 1.4. Các ph ương pháp, kỹ thuật chính trong khai phá dữ liệu Các k ỹ thuật KPDL được có thể chia làm 2 nhóm chính: - K ỹ thuật KPDL mô tả: có nhiệm vụ mô tả về các tính chất hoặc các đặc tính chung c ủa dữ liệu trong CSDL hiện có. Nhóm kỹ thuật này gồm các phương pháp: phân nhóm (Clustering), t ổng hợp hóa (Summerization), phát hiện sự biến đổi và độ lệch (Change and deviation detection), phân tích lu ật kết hợp (Association Rules), ... - K ỹ thuật KPDL dự đoán: có nhiệm vụ đưa ra các dự đoán dựa vào các suy diễn trên d ữ liệu hiện thời. Nhóm kỹ thuật này gồm các phương pháp: phân lớp (Classification), h ồi quy (Regression), ... tải về 235.12 Kb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|