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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題名:	資料挖礦中挖掘含有未知數值屬性之多屬性資料之研究
作者:	賴志東;Zh-Dong Lia
貢獻者:	資訊管理研究所
關鍵詞:	資料挖礦;數值屬性;關聯規則;Association Rule;Data Mining;Numeric Attribute
日期:	2001-07-12
上傳時間:	2009-09-22 15:18:05 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	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。
顯示於類別:	[資訊管理研究所] 博碩士論文

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