AsociaÄnà pravidla - Sorry
AsociaÄnà pravidla - Sorry AsociaÄnà pravidla - Sorry
Dobývání znalostí z databází T6: asociační pravidla Procedura SDKL generované a testované hypotézy mají podobu R ~ C / (α, β, ) kde R a C jsou kategoriální atributy a α, β a jsou cedenty. Hledáme tedy situace, kdy se za podmínky podmnožiny α, β liší vzhledem k vzájemnému vztahu atributů R a C 22
Dobývání znalostí z databází T6: asociační pravidla Procedura SDCF generované a testované hypotézy mají podobu ~C / (α, β, ) kde C je kategoriální atribut a α, β, jsou cedenty. Hledáme situace, kdy se za podmínky podmnožiny α, β liší vzhledem k frekvencím jednotlivých kategorií atributu C 23
- Page 1 and 2: Dobývání znalostí z databází
- Page 3 and 4: Dobývání znalostí z databází
- Page 5 and 6: Dobývání znalostí z databází
- Page 7 and 8: Dobývání znalostí z databází
- Page 9 and 10: Dobývání znalostí z databází
- Page 11 and 12: Dobývání znalostí z databází
- Page 13 and 14: Dobývání znalostí z databází
- Page 15 and 16: Dobývání znalostí z databází
- Page 17 and 18: Dobývání znalostí z databází
- Page 19 and 20: Dobývání znalostí z databází
- Page 21: Dobývání znalostí z databází
- Page 25: Dobývání znalostí z databází
Dobývání znalostí z databází<br />
T6: asociační <strong>pravidla</strong><br />
Procedura SDCF<br />
generované a testované hypotézy mají podobu<br />
~C / (α, β, )<br />
kde C je kategoriální atribut a α, β, jsou cedenty.<br />
Hledáme situace, kdy se za podmínky podmnožiny α,<br />
β liší vzhledem k frekvencím jednotlivých kategorií<br />
atributu C<br />
23
Change language