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姓名 賴志東(Zh-Dong Lia )  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理研究所
論文名稱 資料挖礦中挖掘含有未知數值屬性之多屬性資料之研究
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摘要(中) 在資料庫中所存在的資料多是多屬性的,其中,屬性依其類型可分為類別(categorical)屬性和數值(numeric)屬性兩種。對於類別屬性而言,要如何地區分是很清楚的,像是性別分男性、女性。但是對數值屬性而言,由於數值屬性值域寬廣的特性,使得在資料挖擴的處理上必須做切割對應。現行大多的方法我們會事先切割數值屬性再找關聯規則,但是這種方法用在一個我們毫無相關知識的未知數值屬性上時,很容易地會造成minimum support或是minimum confidence不足的問題。本文以事後切割的方式針對此種未知數值處理做處理,使用者僅需設定一個minimum confidence的值,便可以精確地找出最佳的數值切割區間。這種方法可以避免掉上述的兩種問題,而對於處理含有未知數值屬性的多屬性資料提供了一個較佳的解決方案。
關鍵字(中) ★ 數值屬性
★  資料挖礦
★  關聯規則
關鍵字(英) ★ Association Rule
★  Data Mining
★  Numeric Attribute
論文目次 第1章 緒論1
第1節 研究動機1
第2節 研究背景及目的1
第3節 論文結構3
第2章 文獻探討4
資料挖礦(Data Mining)4
第1節 關聯規則(Association Rules)5
第2節 數值屬性的切割8
第3節 多屬性資料的處理11
第3章 演算法20
第1節 有意義區間22
第2節 Prefix-Sum Array24
第3節 演算法26
第4節 異常區間29
第4章 系統實作31
第1節 系統架構31
第2節 健保資料32
第3節 範例37
第3節 系統效能40
第5章 結論與建議43
第1節 結論與貢獻43
第2節 未來研究方向43
參考文獻45
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指導教授 何靖遠(Chin-Yuan Ho) 審核日期 2001-7-12
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