Beschreibung
Association Rule Mining spielt eine wichtige Rolle bei vielen bedeutenden Data-Mining-Aufgaben wie dem Mining häufiger Muster, Assoziationen, sequenzieller Muster, geschlossener und kolossaler Muster usw. Die exponentielle Zunahme der Verfügbarkeit von fortschrittlichen und hochdimensionalen Datensätzen wie Microarray- und Genexpressionsdaten mit unterschiedlichen Merkmalen ermöglicht die Untersuchung der Leistung von Assoziationsregel-Mining-Techniken für eine effiziente Regelentdeckung. Dieses Buch legt den Schwerpunkt auf die Bewertung der Leistung der Entdeckung von Assoziationsregeln mit Doubleton Pattern Mining (DPM)-Methoden zur Gewinnung verschiedener Arten von häufigen Mustern aus hochdimensionalen progressiven Datensätzen.
Autorenporträt
O Dr. K Prasanna recebeu o doutorado em CSE da JNTU-Hyderabad e atualmente trabalha como professor associado no CSE, AITS, Rajampet. Suas pesquisas interessam a mineração de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquinas e ciência e análise de dados. Recebeu a bolsa AICTE e orientou 2 Ph.D. É autor de 2 livros e publicou vários artigos.
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