Data mining: Metodi e strategie (UNITEXT La Matematica per by Susi Dulli;Sara Furini;Edmondo Peron

By Susi Dulli;Sara Furini;Edmondo Peron

Il libro nasce dall’esigenza di coniugare esperienze e capacit? procedurali varied provenienti da vari ambiti disciplinari, quali l’informatica e los angeles statistica, al advantageous di ricercare ed individuare percorsi e relazioni legate alla conoscenza. In un contesto di company, l. a. conoscenza scoperta pu? avere un valore strategico in line with le aziende perch? consente di aumentare i profitti, riducendo i costi oppure aumentando le entrate con il conseguente aumento del ROI. Il volume ? rivolto sia a studenti universitari e ricercatori, che a professionisti e supervisor aziendali che vogliano approfondire gli aspetti algoritmici delle tecniche di info mining: lo studio degli algoritmi e delle principali tecniche ? essenziale consistent with conoscere meglio come l. a. tecnologia possa essere applicata ai diversi tipi di dati e quindi anche assorted problematiche di enterprise. Il testo pone volutamente l’attenzione sugli aspetti procedurali e di calcolo della metodologia, differenziandosi dagli altri testi in italiano che inquadrano puramente il contesto statistico. Il materiale esposto pu? essere utile a quanti vogliano completare los angeles loro formazione scientifica in questa disciplina.

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La condizione (4), comunemente definita disuguaglianza triangolare, richiede che la distanza tra i punti x ed y sia minore od al pi` u uguale alla somma delle distanze tra i due punti ed un terzo punto z distinto dai precedenti. 1. : Data mining. 1. Interpretazione geometrica della disuguaglianza triangolare Sia S la rappresentazione simbolica di uno spazio di misura e siano x y due punti qualsiasi in S. Si definisce una misura di similarit` a una funzione s(x, y) : S × S → R che soddisfa le seguenti condizioni: 1.

E (o distanza) risulta in molti casi addirittura pi` u determinante di quella dell’algoritmo di clustering ai fini del conseguimento dei risultati. Tale scelta, dunque, deve essere preceduta da una accurata esplorazione dell’informazione disponibile e da una chiara identificazione del tipo di relazione fra gli oggetti che si intende rappresentare. 4 Algoritmi partizionativi Questo tipo di algoritmi permette di suddividere gruppi di oggetti in K partizioni sulla base dei loro attibuti. 1 Algoritmo K-Means Questo algoritmo `e stato progettato da MacQueen (1967).

15. Calcolare la mediana nella serie di 6 dati: 10,1 10,8 13,1 13,9 14,2 14,5. 16. Calcolare con la formula euristica la media e la devianza come la somma dei quadrati degli scarti di ogni valore dalla media dei 6 numeri seguenti: 5, 6, 7, 7, 8, 10. 17. Si supponga che la analisi da effettuare includa la variabile et` a. I valori dell’et`a nelle tuple sono: 13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70. a) Usare lo smoothing by bin means sui dati, usando un bin depth di 3.

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