Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 110
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 110
Loan Châu
41
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 110. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 1070 Chotirat Ann Ratanamahatana et al. Fig. 56.19. A visualization of the PAA dimensionality reduction technique mean value of all the data points in segment and the second number records the length of the segment. It is difficult to make any intuitive guess about the relative performance of this technique. On one hand PAA has the advantage of having twice as many approximating segments. On the other hand APCA has the advantage of being able to place a single segment in an area of low activity and many segments in areas of high activity. In addition one has to consider the structure of the data in question. It is possible to construct artificial datasets where one approach has an arbitrarily large reconstruction error while the other approach has reconstruction error of zero. Fig. 56.20. A visualization of the APCA dimensionality reduction technique In general finding the optimal piecewise polynomial representation of a time series requires a O Nn2 dynamic programming algorithm Faloutsos et al. 1997 . For most purposed however an optimal representation is not required. Most researchers therefore use a greedy suboptimal approach instead Keogh and Smyth 1997 . In Keogh etal. 2001 the authors utilize an original algorithm which produces high quality approximations in O nlog n . The algorithm works by first converting the problem into a wavelet compression problem for which there are well-known optimal solutions then converting the solution back to the APCA representation and possible making minor modification. 56 Mining Time Series Data 1071 56.4.7 Symbolic Aggregate Approximation SAX Symbolic Aggregate Approximation is a novel symbolic representation for time series recently introduced by Lin et al. 2003 which has been shown to preserve meaningful information from the original data and produce competitive results for classifying and clustering time series. The basic idea of SAX is to convert the data into a discrete format with a small alphabet size. In this case .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications
Bài giảng Khai mở dữ liệu: Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases - Data Mining)
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 1
KNODWAT: A scientific framework application for testing knowledge discovery methods for the biomedical domain
ADVANCES IN DATA MINING KNOWLEDGE DISCOVERY AND APPLICATIONS
Descriptive phrase extraction in text mining
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 2
DrugQuest - a text mining workflow for drug association discovery
Quantifying and filtering knowledge generated by literature based discovery
Mining and applications of repeating patterns
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.