考量屬性間與屬性值本身具有時間關係的分類法之研究(I); Developing New Classification Methods for Attributes with Temporal Dependencies and/or For Time-Series Attributes (I)

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題名:	考量屬性間與屬性值本身具有時間關係的分類法之研究(I);Developing New Classification Methods for Attributes with Temporal Dependencies and/or For Time-Series Attributes (I)
作者:	陳彥良
貢獻者:	資訊管理學系
關鍵詞:	管理科學
日期:	2006-07-01
上傳時間:	2010-12-06 16:43:52 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	資料探勘(Data mining)是一種從大型的資料庫中挖掘出過去未知且潛在有用的樣式 (Patterns)或知識(Knowledge)的一連串的過程，過去已被應用在許多領域，如零售業、銀行業、製造業、醫療、以及網路等。在眾多的資料探勘技術當中，「分類」(Classification) 是一種應用相當廣泛技術。分類是一種將已給定的資料集合，依資料的屬性作適當分析，並期能以學習所得分類規則為依據，以提供未來作預測與分類之重要依據。過去在分類的領域中，已有許多的議題被拿出來討論，包括資料的前處理、分類演算法的設計、以及分類規則的表達與精鍊等。然而，在絕大部份探討分類的文獻中，均假設屬性間彼此沒有時間關係且屬性值為單一值，而這樣的假設在許多真實世界的情況下是不夠精確的，首先，（一）屬性間可能彼此有時間順序的關係，某個屬性必須要發生在另一個屬性之後，如積體電路的製造分為許多步驟，每個步驟有其順序關係，而每個步驟又有其獨有的屬性；（二）再者，屬性值本身可能是一個時間序列，如一個人的血壓、血糖隨著時間的變化等。用現有的分類方法並無法有效地對這樣的應用進行分類的工作。因此，本研究計畫『考量屬性間與屬性值本身具有時間關係的分類法之研究』的主要目的就是針對「屬性間」以及「屬性值本身」具有時間關係的情況下，去設計一套完整的分類方法，以解決現存演算法的不足。第一年將發展一個分類方法可以處理「屬性間」具有時間相依的情況。第二年將發展一個分類方法可以處理「屬性值本身」具有時間關係的情況。最後一年則將發展一個分類法可以同時處理兩種情況。此外，我們也將搜集真實世界的資料與開發所提出之分類法程式，並進行詳細的實驗評估。研究期間：9408 ~ 9507
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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