­ای بر داده­کاوی

داده­کاوی به معنای یافتن نیمه خودکار الگوهای پنهان موجود در مجموعه داده­های موجود می­باشد[38]. داده­کاوی از مدلهای تحلیلی ، کلاس بندی و تخمین و برآورد اطلاعات و ارائه نتایج با استفاده از ابزارهای مربوطه بهره می گیرد. می­توان گفت که داده کاوی در جهت کشف اطلاعات پنهان و روابط موجود در بین داده­های فعلی و پیش­بینی موارد نامعلوم و یا مشاهده نشده عمل می­کند. برای انجام عملیات داده­کاوی لازم است قبلا روی داده­های موجود پیش­پردازشهایی انجام گیرد. عمل پیش پردازش اطلاعات خود از دو بخش کاهش اطلاعات و خلاصه­سازی و کلی­سازی داده­ها تشکیل شده است. کاهش اطلاعات عبارت است از تولید یک مجموعه کوچکتر، از داده­های اولیه، که تحت عملیات داده­کاوی نتایج تقریبا یکسانی با نتایج داده­کاوی روی اطلاعات اولیه به دست دهد[38]. پس از انجام عمل کاهش اطلاعات و حذف خصایص غیر مرتبط نوبت به خلاصه­سازی و کلی­سازی داده­ها می رسد. داده­های موجود در بانک­های اطلاعاتی معمولا حاوی اطلاعات در سطوح پایینی هستند، بنابراین خلاصه­سازی مجموعه بزرگی از داده­ها و ارائه آن به صورت یک مفهوم کلی اهمیت بسیار زیادی دارد. کلی­سازی اطلاعات، فرآیندی است که تعداد زیادی از رکوردهای یک بانک اطلاعاتی را به صورت مفهومی در سطح بالاتر ارائه می نماید. خود روشهای داده­کاوی به سه دسته کلی تقسیم می­شوند که عبارتند از خوشه­بندی، طبقه­بندی و کشف قواعد وابستگی. در ادامه هر یک از این روشها را بطور کلی معرفی می­نماییم.

1-1-1- خوشه­بندی

فرآیند خوشه­بندی سعی دارد که یک مجموعه داده را به چندین خوشه­ تقسیم نماید بطوریکه داده­های قرار گرفته در یک خوشه با یکدیگر شبیه بوده و با داده­های خوشه­های دیگر متفاوت باشند. در حال حاضر روشهای متعددی برای خوشه­بندی داده­ها وجود دارد که بر اساس نوع داده­ها، شکل خوشه­ها، فاصله داده­ها و غیره عمل خوشه­بندی را انجام می­دهند. مهمترین روشهای خوشه­بندی در زیر معرفی 

خرید متن کامل این پایان نامه در سایت nefo.ir

  شده­اند:

• روشهای تقسیم­بندی : روشهای خوشه­بندی که بروش تقسیم بندی عمل می­کنند، داده­های موجود در یک مجموعه داده را به k خوشه تقسیم می­کنند، بطوریکه هر خوشه دو خصوصیت زیر را داراست :

  • هر خوشه یا گروه حداقل شامل یک داده می­باشد.

   

  • هر داده موجود در مجموعه داده دقیقا به یک گروه یا خوشه تعلق دارد.

• روشهای سلسله مراتبی : روشهای سلسله مراتبی به دو دسته کلی روشهای bottom-up و روشهای top-down تقسیم می­گردند. روشهای سلسله مراتبی bottom-up به این صورت عمل می­کنند که در شروع هر کدام از داده­ها را در یک خوشه جداگانه قرار می­دهد و در طول اجرا سعی می­کند تا خوشه­هایی نزدیک به یکدیگر را با هم ادغام نماید. این عمل ادغام تا زمانی که یا تنها یک خوشه داشته باشیم و یا اینکه شرط خاتمه برقرار گردد، ادامه می­یابد. روشهای top-down دقیقا بطریقه عکس عمل می­کنند، به این طریق که ابتدا تمام داده­ها را در یک خوشه­ قرار می­دهد و در هر تکرار از الگوریتم، هر خوشه به خوشه­های کوچکتر شکسته می­شود و اینکار تا زمانی ادامه می­یابد که یا هر کدام از خوشه­ها تنها شامل یک داده باشند و یا شرط خاتمه الگوریتم برقرار گردد. شرط خاتمه معمولا تعداد کلاستر یا خوشه می­باشد.

البته دسته دیگری از روشهای خوشه­بندی مانند روشهای مبتنی بر گرید، روشهای مبتنی بر مدل و … وجود دارند که می­توانید آنها را در ]38[ مطالعه نمایید.

1-1-2- کشف قواعد وابستگی

بحث قواعد وابستگی به مقوله کشف عناصری یا المان­هایی در یک مجموعه داده می­پردازد که معمولا با یکدیگر اتفاق می­افتند و بعبارتی رخداد آنها بنوعی با یکدیگر ارتباط دارد. بطور کلی هر قاعده یا rule که از این مجموعه داده­ بدست می­­آید، دارای شکل کلی بصورت  می­باشد که نشان می­دهد چنانچه الگوی X اتفاق بیفتد، با احتمال بالایی الگوی Y نیز اتفاق خواهد افتاد. برای مطالعه بیشتر در مورد مقوله کشف قواعد وابستگی می­توانید به ]38[ مراجعه نمایید.

1-1-3- طبقه­بندی