GERAÇÃO DE ONTOLOGIAS PARA SISTEMA DE BUSCA SEMÂNTICA USANDO MINERAÇÃO DE DADOS - Ramasamy, Vidhyavathi
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As técnicas de Data Mining incluem padrões de rastreamento, classificação, associação, detecção de outliers, agrupamento, regressão e previsão. O primeiro passo da Data Mining é rastrear padrões nos quais a data mining está aprendendo a reconhecer padrões em conjuntos de dados. A classificação é o segundo passo na data mining, uma técnica mais complexa de data mining que força os usuários a coletar vários atributos. A associação está relacionada a padrões de rastreamento, mas é mais específica para variáveis ligadas de forma dependente. A detecção de outlier simplesmente reconhecendo o padrão…mehr

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Produktbeschreibung
As técnicas de Data Mining incluem padrões de rastreamento, classificação, associação, detecção de outliers, agrupamento, regressão e previsão. O primeiro passo da Data Mining é rastrear padrões nos quais a data mining está aprendendo a reconhecer padrões em conjuntos de dados. A classificação é o segundo passo na data mining, uma técnica mais complexa de data mining que força os usuários a coletar vários atributos. A associação está relacionada a padrões de rastreamento, mas é mais específica para variáveis ligadas de forma dependente. A detecção de outlier simplesmente reconhecendo o padrão abrangente não pode dar uma compreensão clara do conjunto de dados, que é considerado como o terceiro passo na mineração de dados. O próximo passo na mineração de dados em Clustering é muito semelhante à classificação, mas envolve o agrupamento de pedaços de dados com base em suas semelhanças. A regressão, usada principalmente como uma forma de planejamento e modelagem, é usada para identificar uma determinada variável, dada a presença de outras variáveis. A etapa final da técnica de data mining é a Prediction. É uma das técnicas de mineração de dados mais valiosas.
Autorenporträt
Dr. RM. Vidhyavathi hat an der Alagappa University im Bereich Informatik promoviert und arbeitet derzeit als Assistenzprofessorin in der Abteilung für Bioinformatik an der Alagappa University in Tamil Nadu, Indien, wo sie in den Bereichen Data Mining, maschinelles Lernen, Datenbankentwicklung und künstliche Intelligenz forscht.