نوشته شده توسط : زپو

 پروژه در مورد تکنیک های داده کاوی (فایل Word/ قابل ویرایش ) تعداد صفحات 80


 تا به امروز نرم افزارهاي تجاري و آموزشي فراواني براي داده كاوي در حوزه هاي مختلف داده ها به دنياي علم و فناوري عرضه شده اند. هريك از آنها با توجه به نوع اصلي داده هايي كه مورد كاوش قرار ميدهند، روي الگوريتمهاي خاصي متمركز شده اند. مقايسه دقيق و علمي اين ابزارها بايد از جنبه هاي متفاوت و متعددي مانند تنوع انواع و فرمت داده هاي ورودي، حجم ممكن براي پردازش داده ها، الگـوريتمهای پياده سـازي شده، روشهاي ارزيابي نتايج، روشهاي مصـور سـازي، روشهاي پيش پردازش داده ها، واسطهاي كاربر پسند، پلت‌فرمهاي سازگار براي اجرا،قيمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گيرد. از آن ميان، نرم افزار Weka با داشتن امكانات بسيار گسترده،امكان مقايسه خروجي روشهاي مختلف با هم، راهنماي خوب، واسط گرافيگي كارا، سازگاري با ساير برنامه هاي ويندوزي، و از همه مهمتر وجود كتابي بسيار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفي ميشود.

1- معرفی نرم افزار Weka

ميزكارWeka ، مجموع‌هاي از الگوريتمهاي روز يادگيري ماشيني و ابزارهاي پيش پردازش داده‌ها ميباشد. اين نرم‌افزار به گونه‌اي طراحي شده است كه ميتوان به سرعت، روشهاي موجود را به صورت انعطافپذيري روي مجموعه‌هاي جديد داده، آزمايش نمود. اين نرم‌افزار، پشتيباني‌هاي ارزشمندي را براي كل فرآيند داده كاوي هاي تجربي فراهم ميكند. اين پشتيباني‌ها، آماده سازي داده‌هاي ورودي، ارزيابي آماري چارچوبهاي يادگيري و نمايش گرافيكي داده‌هاي ورودي و نتايج يادگيري را در بر ميگيرند. همچنين، هماهنگ با دامنه وسيع الگوريتمهاي يادگيري، اين نرم‌افزار شامل ابزارهاي متنوع پيش پردازش داده‌هاست. اين جعبه ابزار متنوع و جامع، از طريق يك واسط متداول در دسترس است، به نحوي كه كاربر ميتواند روشهاي متفاوت را در آن با يكديگر مقايسه كند و روشهايي را كه براي مسايل مدنظر مناسبتر هستند، تشخيص دهد.

اين سيستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس ليسانس عمومي و فراگير GNU انتشار يافته است.Weka تقريباً روي هر پلت فرمي اجرا ميشود و نيز تحت سيستم عاملهاي لينوكس، ويندوز، و مكينتاش، و حتي روي يك منشي ديجيتالي شخصي، آزمايش شده است.

اين نرم افزار، يك واسط همگون براي بسياري از الگوريتمهاي يادگيري متفاوت، فراهم كرده است كه از طريق آن روشهاي پيش پردازش، پس از پردازش و ارزيابي نتايج طرح هاي يادگيري روي همه مجموعه هاي داده موجود، قابل اعمال است.

نرم افزار Weka ، پياده سازي الگوريتمهاي مختلف يادگيري را فراهم ميكند و به آساني ميتوان آنها را به مجموعه هاي داده خود اعمال كرد.

  همچنين، اين نرم افزار شامل مجموعه متنوعي از ابزارهاي تبديل مجموعه‌هاي داده ها، همانند الگوريتمهاي گسسته سازي ميباشد. در اين محيط ميتوان يك مجموعه داده را پيش پردازش كرد، آن را به يك طرح يادگيري وارد نمود، و دسته‌بندي حاصله و كارآيي‌اش را مورد تحليل قرار داد.( همه اين كارها، بدون نياز به نوشتن هيچ قطعه برنامه‌اي ميسر است.)

  اين محيط، شامل روشهايي براي همه مسايل استاندارد داده كاوي مانند رگرسيون، رده‌بندي، خوشه‌بندي، كاوش قواعد انجمني و انتخاب ويژگي ميباشد. با در نظر گرفتن اينكه، داده‌ها بخش مكمل كار هستند، بسياري از ابزارهاي پيش پردازش داده‌ها و مصورسازي آنها فراهم گشته است. همه الگوريتم ها، وروديهاي خود را به صورت يك جدول رابطهاي به فرمت ARFF دريافت ميكنند. اين فرمت داده‌ها، ميتواند از يك فايل خوانده شده يا به وسيله يك درخواست از پايگاه دادهاي توليد گردد.

يكي از راههاي به كارگيري Weka ، اعمال يك روش يادگيري به يك مجموعه داده و تحليل خروجي آن براي شناخت چيزهاي بيشتري راجع به آن اطلاعات ميباشد. راه ديگر استفاده از مدل يادگيري شده براي توليد پيشبيني‌هايي در مورد نمونه‌هاي جديد است. سومين راه، اعمال يادگيرنده‌هاي مختلف و مقايسه كارآيي آنها به منظور انتخاب يكي از آنها براي تخمين ميباشد. روشهاي يادگيري Classifier ناميده ميشوند و در واسط تعاملي Weka ، ميتوان هر يك از آنها را از منو انتخاب نمود. بسياري از classifier ها پارامترهاي قابل تنظيم دارند كه ميتوان از طريق صفحه ويژگي‌ها يا object editor به آنها دسترسي داشت. يك واحد ارزيابي مشترك، براي اندازه‌گيري كارآيي همه classifier به كار ميرود.

پياده سازيهاي چارچوبهاي يادگيري واقعي، منابع بسيار ارزشمندي هستند كه Weka فراهم مي كند. ابزارهايي كه براي پيش پردازش داده‌ها استفاده ميشوند Filter ناميده ميشوند. همانند classifier ها، ميتوان filter ها را از منوي مربوطه انتخاب كرده و آنها را با نيازمنديهاي خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به كارگيري فيلترها اشاره ميشود.

  علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پياده سازي الگوريتمهايي براي يادگيري قواعد انجمني، خوشه‌بندي داده‌ها در جايي كه هيچ دست‌هاي تعريف نشده است، و انتخاب ويژگيهاي مرتبط در داده‌ها ميباشد.

تعداد صفحات :80

فرمت فایل : Word



خرید و دانلود  پروژه در مورد تکنیک های داده کاوی (فایل Word/ قابل ویرایش ) تعداد صفحات 80




:: برچسب‌ها: داده کاوی , datamining , پایان نامه داده کاوی , کاربرد های داده کاوی , انواع داده کاری , چرا داده کاوی , آموزش برنام هنویسی داده کاوی , مقاله در مورد داده کاوی , اجزا اصلی پایان نامه داده کاوی , پایان نامه رشته نرم افزار , مقاله داده کاوی , داده کاوی چیست , پایان نامه و تحقیق در رابطه با تکنیک های داده کاوی (فایل Word/ قابل ویرایش ) تعداد صفحات 80 , پایان نامه , پروژه داده کاوی , تحقیق در رابطه با تکنیک های داده کاوی , پروژه تکنیک های داده کاوی , مقاله تکنیک های داده کاوی , پروژه پایانی رشته نرم افزار , پروژه پایان ترم دانشگاه , مقاله پیرامون داده کاوی , پروژه کامپیوتر اماده پرینت , پروژه شخصی کامپیوتر , کاربرد ها ,
:: بازدید از این مطلب : 78
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 11 خرداد 1395 | نظرات ()
نوشته شده توسط : زپو

 پروژه در مورد تکنیک های داده کاوی (فایل Word/ قابل ویرایش ) تعداد صفحات 80


 تا به امروز نرم افزارهاي تجاري و آموزشي فراواني براي داده كاوي در حوزه هاي مختلف داده ها به دنياي علم و فناوري عرضه شده اند. هريك از آنها با توجه به نوع اصلي داده هايي كه مورد كاوش قرار ميدهند، روي الگوريتمهاي خاصي متمركز شده اند. مقايسه دقيق و علمي اين ابزارها بايد از جنبه هاي متفاوت و متعددي مانند تنوع انواع و فرمت داده هاي ورودي، حجم ممكن براي پردازش داده ها، الگـوريتمهای پياده سـازي شده، روشهاي ارزيابي نتايج، روشهاي مصـور سـازي، روشهاي پيش پردازش داده ها، واسطهاي كاربر پسند، پلت‌فرمهاي سازگار براي اجرا،قيمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گيرد. از آن ميان، نرم افزار Weka با داشتن امكانات بسيار گسترده،امكان مقايسه خروجي روشهاي مختلف با هم، راهنماي خوب، واسط گرافيگي كارا، سازگاري با ساير برنامه هاي ويندوزي، و از همه مهمتر وجود كتابي بسيار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفي ميشود.

1- معرفی نرم افزار Weka

ميزكارWeka ، مجموع‌هاي از الگوريتمهاي روز يادگيري ماشيني و ابزارهاي پيش پردازش داده‌ها ميباشد. اين نرم‌افزار به گونه‌اي طراحي شده است كه ميتوان به سرعت، روشهاي موجود را به صورت انعطافپذيري روي مجموعه‌هاي جديد داده، آزمايش نمود. اين نرم‌افزار، پشتيباني‌هاي ارزشمندي را براي كل فرآيند داده كاوي هاي تجربي فراهم ميكند. اين پشتيباني‌ها، آماده سازي داده‌هاي ورودي، ارزيابي آماري چارچوبهاي يادگيري و نمايش گرافيكي داده‌هاي ورودي و نتايج يادگيري را در بر ميگيرند. همچنين، هماهنگ با دامنه وسيع الگوريتمهاي يادگيري، اين نرم‌افزار شامل ابزارهاي متنوع پيش پردازش داده‌هاست. اين جعبه ابزار متنوع و جامع، از طريق يك واسط متداول در دسترس است، به نحوي كه كاربر ميتواند روشهاي متفاوت را در آن با يكديگر مقايسه كند و روشهايي را كه براي مسايل مدنظر مناسبتر هستند، تشخيص دهد.

اين سيستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس ليسانس عمومي و فراگير GNU انتشار يافته است.Weka تقريباً روي هر پلت فرمي اجرا ميشود و نيز تحت سيستم عاملهاي لينوكس، ويندوز، و مكينتاش، و حتي روي يك منشي ديجيتالي شخصي، آزمايش شده است.

اين نرم افزار، يك واسط همگون براي بسياري از الگوريتمهاي يادگيري متفاوت، فراهم كرده است كه از طريق آن روشهاي پيش پردازش، پس از پردازش و ارزيابي نتايج طرح هاي يادگيري روي همه مجموعه هاي داده موجود، قابل اعمال است.

نرم افزار Weka ، پياده سازي الگوريتمهاي مختلف يادگيري را فراهم ميكند و به آساني ميتوان آنها را به مجموعه هاي داده خود اعمال كرد.

  همچنين، اين نرم افزار شامل مجموعه متنوعي از ابزارهاي تبديل مجموعه‌هاي داده ها، همانند الگوريتمهاي گسسته سازي ميباشد. در اين محيط ميتوان يك مجموعه داده را پيش پردازش كرد، آن را به يك طرح يادگيري وارد نمود، و دسته‌بندي حاصله و كارآيي‌اش را مورد تحليل قرار داد.( همه اين كارها، بدون نياز به نوشتن هيچ قطعه برنامه‌اي ميسر است.)

  اين محيط، شامل روشهايي براي همه مسايل استاندارد داده كاوي مانند رگرسيون، رده‌بندي، خوشه‌بندي، كاوش قواعد انجمني و انتخاب ويژگي ميباشد. با در نظر گرفتن اينكه، داده‌ها بخش مكمل كار هستند، بسياري از ابزارهاي پيش پردازش داده‌ها و مصورسازي آنها فراهم گشته است. همه الگوريتم ها، وروديهاي خود را به صورت يك جدول رابطهاي به فرمت ARFF دريافت ميكنند. اين فرمت داده‌ها، ميتواند از يك فايل خوانده شده يا به وسيله يك درخواست از پايگاه دادهاي توليد گردد.

يكي از راههاي به كارگيري Weka ، اعمال يك روش يادگيري به يك مجموعه داده و تحليل خروجي آن براي شناخت چيزهاي بيشتري راجع به آن اطلاعات ميباشد. راه ديگر استفاده از مدل يادگيري شده براي توليد پيشبيني‌هايي در مورد نمونه‌هاي جديد است. سومين راه، اعمال يادگيرنده‌هاي مختلف و مقايسه كارآيي آنها به منظور انتخاب يكي از آنها براي تخمين ميباشد. روشهاي يادگيري Classifier ناميده ميشوند و در واسط تعاملي Weka ، ميتوان هر يك از آنها را از منو انتخاب نمود. بسياري از classifier ها پارامترهاي قابل تنظيم دارند كه ميتوان از طريق صفحه ويژگي‌ها يا object editor به آنها دسترسي داشت. يك واحد ارزيابي مشترك، براي اندازه‌گيري كارآيي همه classifier به كار ميرود.

پياده سازيهاي چارچوبهاي يادگيري واقعي، منابع بسيار ارزشمندي هستند كه Weka فراهم مي كند. ابزارهايي كه براي پيش پردازش داده‌ها استفاده ميشوند Filter ناميده ميشوند. همانند classifier ها، ميتوان filter ها را از منوي مربوطه انتخاب كرده و آنها را با نيازمنديهاي خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به كارگيري فيلترها اشاره ميشود.

  علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پياده سازي الگوريتمهايي براي يادگيري قواعد انجمني، خوشه‌بندي داده‌ها در جايي كه هيچ دست‌هاي تعريف نشده است، و انتخاب ويژگيهاي مرتبط در داده‌ها ميباشد.

تعداد صفحات :80

فرمت فایل : Word


خرید و دانلود  پروژه در مورد تکنیک های داده کاوی (فایل Word/ قابل ویرایش ) تعداد صفحات 80




:: برچسب‌ها: تکنیک های داده کاوی , پایان نامه داده کاوی , دیتا مینینگ , پروژه کامل در مورد داده کاوی , پایان نامه آماده و کامل رشته نرم افزار , دانلود پایان نامه , خرید پایان نامه رشته نرم افزار , نرم افزار کامپیوتر پایان نامه , داده کاوی , datamining , تحقیق در مورد داده کاوی , کاربرد های داده کاوی , داده کاوی چیست , چرا داده کاوی , داده کاوی و حل مسائل , مسائل پیچیده و حل به کمک داده کاوی , پایان نامه و تحقیق دیتا مینینگ , مقاله داده کاوی , پایان نامه با فرمت ورد , پایان نامه Word , پایان نامه doc , پایان نامه و تحقیق در رابطه با تکنیک های داده کاوی (فایل Word/ قابل ویرایش ) تعداد صفحات 80 , پروژه داده کاوی , دانلود تکنیک های داده ,
:: بازدید از این مطلب : 85
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 23 مرداد 1395 | نظرات ()

صفحه قبل 1 2 3 4 5 ... 6341 صفحه بعد