غنیسازی داده با برچسبهای خوشهبندی برای بهبود دقت دستهبندی در رپیدماینریکشنبه 02, سپتامبر 2018
غنیسازی داده با برچسبهای خوشهبندی برای بهبود دقت دستهبندی در رپیدماینر
سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را در حوزه غنیسازی داده با برچسبهای خوشهبندی برای بهبود دقت دستهبندی در رپیدماینر انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.جهت خرید و دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.
نرم افزار رپیدماینر :
RapidMiner ۹٫۱۰ x86/x64 رپیدماینر؛ یک محصول نرم افزاری قدرتمند و حرفه‌ای در زمینه علم داده است که توسط شرکتی با همین نام ساخته شده و با دارا بودن یک محیط گرافیکی یکپارچه و زیبا، به کاربران خود این امکان را میدهد که بتوانند به آماده‌سازی داده برای اهداف یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، متن کاوی، تجیزه و تحلیل و همینطور پیش‌بینی بپردازند. داده‌کاوی با استفاده از رپیدماینر، یکی از محبوب‌ترین و پرطرفدارترین شیوه‌ها در حوزه داده‌کاوی است که حتی بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی هم میتوان از آن استفاده کرد. داده کاوی در بین دانشجویان و شرکت‌های بزرگ از اهمیت و محبوبیت بالایی برخوردار است؛ مخصوصا اینکه این روزها، داده و توانایی تحلیل و پیش‌بینی آن از جمله دارایی‌های ارزشمند و گران‌بهای هر سازمان محسوب می‌شود. افزایش رقابت در بین شرکت‌ها، هدفمند شدن تصمیم‌گیری مدیران، نیاز به کاهش هزینه‌های سازمانی و بالا بردن درآمد و در نتیجه افزایش سود از جمله عواملی هستند که نیاز به داده کاوی و پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را بیش از پیش افزایش داده‌اند.
توضیحات پروژه :
عنوان : غنیسازی داده با برچسبهای خوشهبندی برای بهبود دقت دستهبندی در رپیدماینر
توضیح :
در این تمرین قصد داریم تا روش های بانظارت مانند دسته بندی را با روشهای بی نظارت ترکیب کنیم. سناریوی مد نظر ما استفاده از روش های بی نظارت برای غنی تر کردن داده ها برای دسته بندی است. شکل زیر این سناریو را نشان میدهد.
با توجه به شکل بالا، قصد داریم تا از برچسب هایی که از مرحله خوشه بندی بدست می آید برای غنی کردن داده ها استفاده کنیم. به این منظور داده های اصلی را به یک الگوریتم خوشه بندی میدهیم. سپس برچسب خوشه ها را به عنوان یک ویژگی به داده های اصلی اضافه کرده و یک دیتاست جدید را تولید میکنیم.
آنگاه این دیتاست جدید را به دسته بند میدهیم و دقت دسته بندی را بررسی میکنیم. به این منظور برای دسته بندی از روش درخت تصمیم استفاده میکنیم و برای خوشه بندی از چندین روش متفاوت جهت بررسی عملکرد آنها استفاده شده است.
تفسیر داده ها:
برای این تمرین از داده های سایت UCI استفاده کرده ایم که مربوط به بحث تصاویر ماهواره ای است.. لینک زیر مسیر داده ها را نشان میدهد.
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28Landsat+Satellite%29
مشخصات کلی این دیتاست در شکل زیر آورده شده است:
پیاده سازی:
ساختار پیاده سازی برای مسئله مد نظر در نرم افزار رپیدماینر به صورت زیر است:
که برای بحث دسته بندی در باکس های Validation از درخت تصمیم برای ارزیابی مدل و روش پیشنهادی استفاده کرده ایم. از سایر روش های دسته بندی مانند شبکه عصبی، بیز ساده و نزدیک ترین همسایگی نیز میتوان استفاده کرد که ما در این تمرین فقط از روش درخت تصمیم استفاده کرده ایم.
نحوه خرید و دانلود فایل پروژه:
برای دانلود فایل های این پروژه ابتدا بروی دکمه خرید کلیک نمایید.
بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه“غنیسازی داده با برچسبهای خوشهبندی برای بهبود دقت دستهبندی در رپیدماینر”برای شما نمایش داده می شود.
فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
سفارش پروژه مشابه
درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید به صفحه سفارش پروژه رپیدماینر مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.
خرید پروژه های مشابه :
سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده رپیدماینر را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه داده کاوی در نرم افزار رپیدماینر (Rapid Miner) مراجعه نمایید.