Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006"

Transcript

1 Ταξινόμηση I Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006 Εισαγωγή Ταξινόμηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μια ή περισσότερες προκαθορισμένες κατηγορίες (κλάσεις) Παραδείγματα Εντοπισμός spam s, με βάση πχ την επικεφαλίδα τους ή το περιεχόμενό τους Πρόβλεψη καρκινικών κυττάρων χαρακτηρίζοντας τα ως καλοήθη ή κακοήθη Κατηγοριοποίηση συναλλαγών με πιστωτικές κάρτες ως νόμιμες ή προϊόν απάτης Κατηγοριοποίηση δευτερευόντων δομών πρωτείνης ως alpha-helix, beta-sheet, ή random coil Χαρακτηρισμός ειδήσεων ως οικονομικές, αθλητικές, πολιτιστικές, πρόβλεψης καιρού, κλπ Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 2 Εξόρυξη Δεδομένων

2 10 Είσοδος: συλλογή από εγγραφές Κάθε εγγραφή περιέχει ένα σύνολο από γνωρίσματα (attributes) Ένα από τα γνωρίσματα είναι η κλάση (class) Έξοδος: ένα μοντέλο (model) για το γνώρισμα κλάση ως μια συνάρτηση των τιμών των άλλων γνωρισμάτων Στόχος: νέες εγγραφές θα πρέπει να ανατίθενται σε μία από τις κλάσεις με τη μεγαλύτερη δυνατή ακρίβεια. Tid κατηγορικό Επιστροφή Οικογενειακή Κατάσταση Ορισμός κατηγορικό συνεχές Φορολογητέο Εισόδημα 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No Απάτη 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes κλάση Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 3 Είσοδος: συλλογή από εγγραφές Κάθε εγγραφή περιέχει ένα σύνολο από γνωρίσματα (attributes) Ένα από τα γνωρίσματα είναι η κλάση (class) Βρες ένα μοντέλο (model) για το γνώρισμα κλάση ως μια συνάρτηση των τιμών των άλλων γνωρισμάτων Ορισμός Σύνολο εγγραφών (x) Στόχος: νέες εγγραφές θα πρέπει να ανατίθενται σε μία κλάση με τη μεγαλύτερη δυνατή ακρίβεια. Ταξινόμηση είναι η διαδικασία εκμάθησης μιας συνάρτησης στόχου (target function) f που απεικονίζει κάθε σύνολο γνωρισμάτων x σε μια από τις προκαθορισμένες ετικέτες κλάσεις y. Συνήθως το σύνολο δεδομένων εισόδου χωρίζεται σε: ένα σύνολο εκπαίδευσης (training set) και ένα σύνολο ελέγχου (test test) Το σύνολο εκπαίδευσης χρησιμοποιείται για να κατασκευαστεί το μοντέλο και το σύνολο ελέγχου γιανατοεπικυρώσει. Μοντέλο Ταξινόμησης Ετικέτα κλάσης (y) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 4 Εξόρυξη Δεδομένων

3 10 10 Εισαγωγή Χρησιμοποιείται ως: Περιγραφικό μοντέλο (descriptive modeling): ως επεξηγηματικό εργαλείο πχ ποια χαρακτηριστικά κάνουν ένα ζώο να χαρακτηριστεί ως θηλαστικό Μοντέλο πρόβλεψης (predictive modeling): για τη πρόβλεψη της κλάσης άγνωστων εγγραφών πχ δοσμένων των χαρακτηριστικών κάποιου ζώου να προβλέψουμε αν είναι θηλαστικό, πτηνό, ερπετό ή αμφίβιο Κατάλληλη κυρίως για: δυαδικές κατηγορίες ή κατηγορίες για τις οποίες δεν υπάρχει διάταξη διακριτές (nominal) vs διατεταγμένες (ordinal) για μη ιεραρχικές κατηγορίες Θεωρούμε ότι τιμή (ετικέτα) της κλάσης (γνώρισμα y) είναι διακριτή τιμή Αν όχι, regression (οπισθοδρόμηση) όπου το γνώρισμα y παίρνει συνεχείς τιμές Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 5 Βήματα Ταξινόμησης Εισαγωγή 1. Κατασκευή Μοντέλου Χρησιμοποιώντας το σύνολο εκπαίδευσης (στις εγγραφές του το γνώρισμα της κλάσης είναι προκαθορισμένο) Το μοντέλο μπορεί να είναι ένα δέντρο ταξινόμησης, κανόνες, μαθηματικοί τύποι κλπ) 2. Εφαρμογή Μοντέλου για την ταξινόμηση μελλοντικών ή άγνωστων αντικειμένων Εκτίμηση της ακρίβειας του μοντέλου με χρήση συνόλου ελέγχου Accuracy rate: το ποσοστό των εγγραφών του συνόλου ελέγχου που ταξινομούνται σωστά από το μοντέλο Tid Attrib1 Attrib2 Attrib3 Class 1 Yes Large 125K No 2 No Medium 100K No 3 No Small 70K No 4 Yes Medium 120K No 5 No Large 95K Yes 6 No Medium 60K No 7 Yes Large 220K No 8 No Small 85K Yes 9 No Medium 75K No 10 No Small 90K Yes Σύνολο Εκπαίδευσης Tid Attrib1 Attrib2 Attrib3 Class 11 No Small 55K? 12 Yes Medium 80K? 13 Yes Large 110K? 14 No Small 95K? 15 No Large 67K? Σύνολο Ελέγχου Επαγωγή Induction Αφαίρεση Deduction Αλγόριθμος Μάθησης Κατασκευή Μοντέλου Εφαρμογή Μοντέλου Χαρακτηριστικά Μοντέλου Ταιριάζει δεδομένα εκπαίδευσης Προβλέπει την κλάση των δεδομένων ελέγχου Καλή δυνατότητα γενίκευσης Μοντέλο Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 6 Εξόρυξη Δεδομένων

4 Προεπεξεργασία 1. Καθαρισμός εδομένων (data cleaning) Προεπεξεργασία δεδομένων και χειρισμός τιμών που λείπουν (πχ τις αγνοούμε ή τις αντικαθιστούμε με ειδικές τιμές) 2. Ανάλυση Σχετικότητα (Relevance analysis) (επιλογή χαρακτηριστικών (γνωρισμάτων) -- feature selection) Απομάκρυνση των μη σχετικών ή περιττών γνωρισμάτων 3. Μετασχηματισμοί εδομένων (Data transformation) Κανονικοποίηση ή/και Γενίκευση Πιθανών αριθμητικά γνωρίσματα κατηγορικά {low,medium,high} Κανονικοποίηση αριθμητικών δεδομένων στο [0,1) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 7 Εκτίμηση Μεθόδων Ταξινόμηση Προβλεπόμενη πιστότητα - Predictive accuracy Ταχύτητα (speed) Χρόνος κατασκευής του μοντέλου Χρόνος χρήσης/εφαρμογής του μοντέλου Robustness Χειρισμός θορύβου και τιμών που λείπουν Scalability Αποδοτικότητα σε βάσεις δεδομένων αποθηκευμένες στο δίσκο Interpretability: Πόσο κατανοητό είναι το μοντέλο και τι νέα πληροφορία προσφέρει Ποιότητα - Goodness of rules (quality) Πχ μέγεθος του δέντρου Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 8 Εξόρυξη Δεδομένων

5 Ορισμός Τεχνικές ταξινόμησης βασισμένες σε έντρα Απόφασης (decision trees) Κανόνες (Rule-based Methods) Αλγόριθμους Κοντινότερου Γείτονα Memory based reasoning Νευρωνικά ίκτυα Naïve Bayes and Bayesian Belief Networks Support Vector Machines Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 9 έντρα Απόφασης Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 10 Εξόρυξη Δεδομένων

6 10 έντρο Απόφασης: Παράδειγμα εδομένα Εκπαίδευσης κατηγορικό Tid Refund Marital Status κατηγορικό Taxable Income συνεχές 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes κλάση Yes Φύλλα στα οποία αντιστοιχεί μια (ετικέτα) κλάσης Παράδειγμα Μοντέλου Ρίζα Refund Γνωρίσματα ιαχωρισμού Splitting Attributes TaxInc No Single, Divorced MarSt < 80K > 80K YES Μοντέλο: έντρο Απόφασης Εσωτερικοί κόμβοι Married Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 11 έντρο Απόφασης: Παράδειγμα Μοντέλο = έντρο Απόφασης Εσωτερικοί κόμβοι αντιστοιχούν σε κάποιο γνώρισμα ιαχωρισμός (split) ενός κόμβου σε παιδιά ηετικέταστηνακμή= συνθήκη/έλεγχος Φύλλα αντιστοιχούν σε κλάσεις Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 12 Εξόρυξη Δεδομένων

7 έντρο Απόφασης: Βήματα Tid Attrib1 Attrib2 Attrib3 Class 1 Yes Large 125K No 2 No Medium 100K No 3 No Small 70K No 4 Yes Medium 120K No 5 No Large 95K Yes 6 No Medium 60K No 7 Yes Large 220K No 8 No Small 85K Yes 9 No Medium 75K No 10 No Small 90K Yes Training Set Tid Attrib1 Attrib2 Attrib3 Class 11 No Small 55K? 12 Yes Medium 80K? 13 Yes Large 110K? 14 No Small 95K? 15 No Large 67K? Test Set Induction Deduction Tree Induction algorithm Learn Model Apply Model Model Δέντρο Απόφασης Αφού κατασκευαστεί το δέντρο, η εφαρμογή (χρήση) του στην ταξινόμηση νέων εγγραφών είναι απλή -> διαπέραση από τη ρίζα στα φύλλα του Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 13 έντρο Απόφασης: Εφαρμογή Μοντέλου Ξεκίνα από τη ρίζα του δέντρου. εδομένα Ελέγχου Refund Marital Status Taxable Income Yes Refund No No Married 80K? Single, Divorced MarSt Married TaxInc < 80K > 80K YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 14 Εξόρυξη Δεδομένων

8 10 10 έντρο Απόφασης: Εφαρμογή Μοντέλου Test Data Refund Marital Status Taxable Income Yes Refund No No Married 80K? Single, Divorced MarSt Married TaxInc < 80K > 80K YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 15 έντρο Απόφασης: Εφαρμογή Μοντέλου Test Data Refund Marital Status Taxable Income Yes Refund No No Married 80K? Single, Divorced MarSt Married TaxInc < 80K > 80K YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 16 Εξόρυξη Δεδομένων

9 10 10 έντρο Απόφασης: Εφαρμογή Μοντέλου Test Data Refund Marital Status Taxable Income Yes Refund No No Married 80K? Single, Divorced MarSt Married TaxInc < 80K > 80K YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 17 έντρο Απόφασης: Εφαρμογή Μοντέλου Test Data Refund Marital Status Taxable Income Yes Refund No No Married 80K? Single, Divorced MarSt Married TaxInc < 80K > 80K YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 18 Εξόρυξη Δεδομένων

10 έντρο Απόφασης: Εφαρμογή Μοντέλου Είσοδος (δεδομένο ελέγχου) Refund Marital Status Taxable Income Yes Refund No No Married 80K? Single, Divorced MarSt Married Ανάθεση στο No TaxInc < 80K > 80K YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 19 έντρο Απόφασης Tid Attrib1 Attrib2 Attrib3 Class 1 Yes Large 125K No 2 No Medium 100K No 3 No Small 70K No 4 Yes Medium 120K No 5 No Large 95K Yes 6 No Medium 60K No 7 Yes Large 220K No 8 No Small 85K Yes 9 No Medium 75K No 10 No Small 90K Yes Training Set Tid Attrib1 Attrib2 Attrib3 Class 11 No Small 55K? 12 Yes Medium 80K? 13 Yes Large 110K? 14 No Small 95K? 15 No Large 67K? Test Set Induction Deduction Tree Induction algorithm Learn Model Apply Model Model Decision Tree Θα δούμε πως θα το κατασκευάσουμε Υπενθύμιση Είσοδος μας είναι το σύνολο εκπαίδευσης Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 20 Εξόρυξη Δεδομένων

11 έντρο Απόφασης Θα δούμε στη συνέχεια αλγορίθμους για την κατασκευή του (βήμα επαγωγής) Κατασκευή του δέντρου (με λίγα λόγια): 1. ξεκίνα με έναν κόμβο που περιέχει όλες τις εγγραφές 2. διάσπαση του κόμβου (μοίρασμα των εγγραφών) με βάση μια συνθήκη-διαχωρισμού σε κάποιο από τα γνωρίσματα 3. Αναδρομική κλήση του 2 σε κάθε κόμβο (top-down, recursive, divide-and-conquer προσέγγιση) 4. Αφού κατασκευαστεί το δέντρο, κάποιες βελτιστοποιήσεις (tree pruning) Το βασικό θέμα είναι Ποιο γνώρισμα-συνθήκη διαχωρισμού να χρησιμοποιήσουμε για τη διάσπαση των εγγραφών κάθε κόμβου Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 21 age income student credit_rating buys_computer <=30 high no fair no <=30 high no excellent no high no fair yes >40 medium no fair yes >40 low yes fair yes >40 low yes excellent no low yes excellent yes <=30 medium no fair no <=30 low yes fair yes >40 medium yes fair yes <=30 medium yes excellent yes medium no excellent yes high yes fair yes >40 medium no excellent no κλάση <=30 income student credit_rating buys_computer high no fair no high no excellent no medium no fair no low yes fair yes medium yes excellent yes έντρο Απόφασης Παράδειγμα age? >40 income student credit_rating buys_computer medium no fair yes low yes fair yes low yes excellent no medium yes fair yes medium no excellent no income student credit_rating buys_computer high no fair yes low yes excellent yes medium no excellent yes high yes fair yes φύλο με ετικέτα yes Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 22 Εξόρυξη Δεδομένων

12 10 Tid Refund Marital Status Taxable Income έντρο Απόφασης: Παράδειγμα 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes Yes Refund TaxInc Γιατοίδιοσύνολοεκπαίδευσηςυπάρχουν διαφορετικά δέντρα No Single, Divorced MarSt < 80K > 80K Married MarSt Yes Single, Divorced Refund < 80K No TaxInc > 80K YES YES Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 23 έντρο Απόφασης: Κατασκευή Ο αριθμός των πιθανών έντρων Απόφασης είναι εκθετικός. Πολλοί αλγόριθμοι για την επαγωγή (induction) του δέντρου οι οποίοι ακολουθούν μια greedy στρατηγική: γιανακτίσουντοδέντρο απόφασης παίρνοντας μια σειρά από τοπικά βέλτιστες αποφάσεις Hunt s Algorithm (από τους πρώτους) CART ID3, C4.5 SLIQ, SPRINT Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 24 Εξόρυξη Δεδομένων

13 10 έντρο Απόφασης: Αλγόριθμος του Hunt Κτίζει το δέντρο αναδρομικά, αρχικά όλες οι εγγραφές σε έναν κόμβο (ρίζα) D t : το σύνολο των εγγραφών εκπαίδευσης που έχουν φτάσει στον κόμβο t Γενική ιαδικασία (αναδρομικά σε κάθε κόμβο) Αν το D t περιέχει εγγραφές που ανήκουν στην ίδια κλάση y t, τότε ο κόμβος t είναι κόμβος φύλλο με ετικέτα y t? D t Αν D t είναι το κενό σύνολο (αυτό σημαίνει ότι δεν υπάρχει εγγραφή στο σύνολο εκπαίδευσης με αυτό το συνδυασμό τιμών), τότε D t γίνεται φύλλο με κλάση αυτή της πλειοψηφίας των εγγραφών εκπαίδευσης ή ανάθεση κάποιας default κλάσης Αν το D t περιέχει εγγραφές που ανήκουν σε περισσότερες από μία κλάσεις, τότε χρησιμοποίησε έναν έλεγχο-γνωρίσματος για το διαχωρισμό των δεδομένων σε μικρότερα υποσύνολα Σημείωση: ο διαχωρισμός δεν είναι δυνατός αν όλες οι εγγραφές έχουν τις ίδιες τιμές σε όλα τα γνωρίσματα (δηλαδή, ο ίδιος συνδυασμός αντιστοιχεί σε περισσότερες από μία κλάσεις) τότε φύλλο με κλάση αυτής της πλειοψηφίας των εγγραφών εκπαίδευσης Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 25 Don t Yes Refund Don t Single, Divorced Yes Don t No Marital Status έντρο Απόφασης: Αλγόριθμος του Hunt Refund Married Don t No Don t Yes Refund Don t Single, Divorced Don t Παράδειγμα Taxable Income No Marital Status < 80K >= 80K Married Don t Tid Refund Marital Status Taxable Income 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 26 Εξόρυξη Δεδομένων

14 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Πως θα γίνει ο διαχωρισμός του κόμβου; Greedy στρατηγική ιαχωρισμός εγγραφών με βάση έναν έλεγχο γνωρίσματος που βελτιστοποιεί ένα συγκεκριμένο κριτήριο Θέματα Καθορισμός του τρόπου διαχωρισμού των εγγραφών Καθορισμός του ελέγχου γνωρίσματος Ποιος είναι ο βέλτιστος διαχωρισμός Πότε θα σταματήσει ο διαχωρισμός (συνθήκη τερματισμού) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 27 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Καθορισμός των συνθηκών του ελέγχου για τα γνωρίσματα Εξαρτάται από τον τύπο των γνωρισμάτων ιακριτές -Nominal ιατεταγμένες -Ordinal Συνεχείς - Continuous Είδη διαχωρισμού: 2-αδικός διαχωρισμός -2-way split Πολλαπλός διαχωρισμός -Multi-way split Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 28 Εξόρυξη Δεδομένων

15 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου ιαχωρισμός βασισμένος σε διακριτές τιμές Πολλαπλός διαχωρισμός: Χρησιμοποίησε τόσες διασπάσεις όσεςοιδιαφορετικέςτιμές CarType Family Sports Luxury υαδικός ιαχωρισμός: Χωρίζει τις τιμές σε δύο υποσύνολα. Πρέπει να βρει το βέλτιστο διαχωρισμό (partitioning). {Sports, Luxury} CarType {Family} {Family, Luxury} CarType {Sports} Γενικά, αν κ τιμές, 2 κ-1 1 τρόποι Όταν υπάρχει διάταξη, πρέπει οι διασπάσεις να μη την παραβιάζουν Αυτός ο διαχωρισμός; {Small, Large} Size {Medium} Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 29 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου ιαχωρισμός βασισμένος σε συνεχείς τιμές Taxable Income > 80K? Taxable Income? < 10K > 80K Yes No [10K,25K) [25K,50K) [50K,80K) Δυαδικός διαχωρισμός Πολλαπλός διαχωρισμός Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 30 Εξόρυξη Δεδομένων

16 10 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Τρόποι χειρισμού ιαχωρισμός βασισμένος σε συνεχείς τιμές Discretization (διακριτοποίηση) ώστε να προκύψει ένα διατεταγμένο κατηγορικό γνώρισμα Ταξινόμηση των τιμών και χωρισμός τους σε περιοχές καθορίζοντας n 1 σημεία διαχωρισμού, απεικόνιση όλων των τιμών μιας περιοχής στην ίδια κατηγορική τιμή Στατικό μιαφοράστηναρχή υναμικό εύρεση των περιοχών πχ έτσι ώστε οι περιοχές να έχουν το ίδιο διάστημα ή τις ίδιες συχνότητες εμφάνισης ή με χρήση συσταδοποίησης υαδική Απόφαση: (A < v) or (A v) εξετάζει όλους τους δυνατούς διαχωρισμούς (τιμές του v) και επιλέγει τον καλύτερο υπολογιστικά βαρύ Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 31 Συνεχή Γνωρίσματα έντρο Απόφασης: GINI Πχ, χρήση δυαδικών αποφάσεων πάνω σε μία τιμή Πολλές επιλογές για την τιμή διαχωρισμού Αριθμός πιθανών διαχωρισμών = Αριθμός διαφορετικών τιμών έστω Ν Κάθε τιμή διαχωρισμού v συσχετίζεται με έναν πίνακα μετρητών Μετρητές των κλάσεων για κάθε μια από τις δύο διασπάσεις, A < v and A v Απλή μέθοδος για την επιλογή της καλύτερης τιμής v(βέλτιστη τιμή διαχωρισμού best split point) ιάταξε τις τιμές του A σε αύξουσα διάταξη Συνήθωςεπιλέγεταιτομεσαίοσημείοανάμεσα σε γειτονικές τιμές ας υποψήφιο (a i +a i+1 )/2 μέσο των τιμών a i και a i+1 Επέλεξε το «βέλτιστο» ανάμεσα στα υποψήφια Tid Refund Marital Status Taxable Income 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes Taxable Income > 80K? Yes No Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 32 Εξόρυξη Δεδομένων

17 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Greedy στρατηγική. ιάσπαση εγγραφών με βάση έναν έλεγχο γνωρίσματος που βελτιστοποιεί ένα συγκεκριμένο κριτήριο Θέματα Καθορισμός του τρόπου διαχωρισμού των εγγραφών Καθορισμός του ελέγχου γνωρίσματος Καθορισμός του βέλτιστου διαχωρισμού Πότε θα σταματήσει ο διαχωρισμός (συνθήκη τερματισμού) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 33 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Βέλτιστος ιαχωρισμός Πριν το διαχωρισμό: 10 εγγραφές της κλάσης 0, 10 εγγραφές της κλάσης 1 Own Car? Car Type? Student ID? Yes No Family Luxury c 1 c 10 c 20 Sports c 11 C0: 6 C1: 4 C0: 4 C1: 6 C0: 1 C1: 3 C0: 8 C1: 0 C0: 1 C1: 7 C0: 1 C1: 0... C0: 1 C1: 0 C0: 0 C1: 1... C0: 0 C1: 1 Ποια από τις 3 διασπάσεις να προτιμήσουμε; ( ηλαδή, ποια συνθήκη ελέγχου είναι καλύτερη;) => ορισμός κριτηρίου βέλτιστου διαχωρισμού Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 34 Εξόρυξη Δεδομένων

18 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Βέλτιστος ιαχωρισμός Greedy προσέγγιση: προτιμούνται οι κόμβοι με ομοιογενείς κατανομές κλάσεων (homogeneous class distribution) Χρειαζόμαστε μία μέτρηση της μη καθαρότητας ενός κόμβου (node impurity) C0: 5 C1: 5 Μη-ομοιογενής, Μεγάλος βαθμός μη καθαρότητας C0: 9 C1: 1 «Καλός» κόμβος!! Ομοιογενής, Μικρός βαθμός μη καθαρότητας Ν1 C1 0 C2 6 Μη καθαρότητα ~ 0 Ν2 C1 1 C2 5 ενδιάμεση Ν3 C1 2 C2 4 ενδιάμεση αλλά μεγαλύτερη Ν4 C1 3 C2 3 Μεγάλη μη καθαρότητα Ι(Ν1) < Ι(N2) < I(N3) < I(N4) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 35 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Πως θα χρησιμοποιήσουμε τη μέτρηση καθαρότητας; Ως κριτήριο για διάσπαση Το τι κερδίζουμε από την διάσπαση: Για κάθε κόμβο n, μετράμε την καθαρότητα του, I(n) Έστω μια διάσπαση ενός κόμβου (parent) με N εγγραφές σε k παιδιά u i Έστω N(u i ) ο αριθμός εγγραφών κάθε παιδιού ( Ν(u i ) = N) Γιαναχαρακτηρίσουμεμιαδιάσπαση, κοιτάμε το κέρδος, δηλαδή τη διαφορά μεταξύ της καθαρότητας του γονέα (πριν τη διάσπαση) και των παιδιών του (μετά τη διάσπαση) Δ = I( parent) k i= 1 N( u ) N i I( u ) i Βάρος (εξαρτάται από τον αριθμό εγγραφών) ιαλέγουμε την «καλύτερη» διάσπαση (μεγαλύτερο ) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 36 Εξόρυξη Δεδομένων

19 Παράδειγμα έντρο Απόφασης: Κατασκευή Πριν τη διάσπαση: C0 C1 N00 N01 M0 A? B? Yes No Yes No Node N1 Node N2 Node N3 Node N4 C0 C1 N10 N11 C0 C1 N20 N21 C0 C1 N30 N31 C0 C1 N40 N41 M1 M2 M3 M4 M12 Gain (κέρδος) = M0 M12 vs M0 M34 M34 Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 37 έντρο Απόφασης: Αλγόριθμος του Hunt Ψευδό-κώδικας Algorithm GenDecTree(Sample S, Attlist A) 1. create a node N 2. If all samples are of the same class C then label N with C; terminate; 3. If A is empty then label N with the most common class C in S (majority voting); terminate; 4. Select a A, with the highest gain; Label N with a; 5. For each value v of a: a. Grow a branch from N with condition a=v; b. Let S v be the subset of samples in S with a=v; c. If S v is empty then attach a leaf labeled with the most common class in S; d. Else attach the node generated by GenDecTree(S v, A-a) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 38 Εξόρυξη Δεδομένων

20 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Μέτρα μη Καθαρότητας 1. Ευρετήριο Gini - Gini Index 2. Εντροπία -Entropy 3. Λάθος ταξινομήσεις - Misclassification error Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 39 έντρο Απόφασης: GINI Ευρετήριο Gini για τον κόμβο t : GINI( t) = 1 c j= 1 [ p( j t)] 2 p(j t) σχετική συχνότητα της κλάσης j στον κόμβο t (ποσοστό εγγραφών της κλάσης j στον κόμβο t) c αριθμός κλάσεων Παραδείγματα: Ν1 Ν2 Ν3 Ν4 C1 1 C1 2 C2 5 C2 4 C1 0 C2 6 Gini=0.000 Gini=0.278 Gini=0.444 C1 3 C2 3 Gini=0.500 Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 40 Εξόρυξη Δεδομένων

21 έντρο Απόφασης: GINI Ευρετήριο Gini για τον κόμβο t : GINI( t) = 1 c j= 1 [ p( j t)] 2 p(j t) σχετική συχνότητα της κλάσης j στον κόμβο t c αριθμός κλάσεων Ελάχιστη τιμή (0.0) όταν όλες οι εγγραφές ανήκουν σε μία κλάση (που σημαίνει την πιο ενδιαφέρουσα πληροφορία) Μέγιστη τιμή (1-1/c) όταν όλες οι εγγραφές είναι ομοιόμορφα κατανεμημένες στις κλάσεις (που σημαίνει τη λιγότερο ενδιαφέρουσα πληροφορία) εξαρτάται από τον αριθμό των κλάσεων Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 41 έντρο Απόφασης: GINI Χρήση του στην κατασκευή του δέντρου απόφασης Χρησιμοποιείται στα CART, SLIQ, SPRINT. Όταν ένας κόμβος p διασπάται σε k κόμβους (παιδιά), (που σημαίνει ότι το σύνολο των εγγραφών του κόμβου χωρίζεται σε k υποσύνολα), η ποιότητα του διαχωρισμού υπολογίζεται ως: GINI split = i= 1 όπου, n i = αριθμός εγγραφών του παιδιού i, n= αριθμός εγγραφών του κόμβου p. k ni GINI ( i) n Ψάχνουμε για: Πιο καθαρές Πιο μεγάλες (σε αριθμό) μικρές διασπάσεις Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 42 Εξόρυξη Δεδομένων

22 έντρο Απόφασης: GINI Παράδειγμα Εφαρμογής Περίπτωση 1: υαδικά Γνωρίσματα C1 4 C2 3 A? Yes Node N1 C1 6 C2 6 No Node N2 C1 2 C2 3 Αρχικός κόμβος Parent C1 6 C2 6 Gini = N1 N2 C1 4 2 C2 3 3 Gini=0.486 Gini(N1) = 1 (4/7) 2 (3/7) 2 = 0.49 Gini(N2) = 1 (2/5) 2 (3/5) 2 = 0.48 Gini(Children) = 7/12 * /12 * 0.48 = Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 43 Παράδειγμα Εφαρμογής (συνέχεια) έντρο Απόφασης: GINI Yes B? C1 6 C2 6 Parent C1 6 C2 6 Gini = No Υπενθύμιση: με βάση το Α N1 N2 C1 4 2 C2 3 3 Gini=0.486 C1 5 C2 2 Node N1 Node N2 C1 1 C2 4 N1 N2 C1 5 1 C2 2 4 Gini=0.371 Gini(N1) = 1 (5/7) 2 (2/7) 2 = Gini(N2) = 1 (1/5) 2 (4/5) 2 = 0.32 Gini(Children) = 7/12 * /12 * 0.32 = Άρα διαλέγουμε το Β Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 44 Εξόρυξη Δεδομένων

23 έντρο Απόφασης: GINI Περίπτωση 2: Κατηγορικά Γνωρίσματα Για κάθε διαφορετική τιμή, μέτρησε τις τιμές στα δεδομένα που ανήκουν σε κάθε κλάση Χρησιμοποίησε τον πίνακα με τους μετρητές για να πάρεις την απόφαση Δυαδική διάσπαση (βρεςτονκαλύτεροδιαχωρισμότωντιμών) {Family, Luxury} CarType {Sports} {Sports, Luxury} CarType CarType {Sports, {Family} Luxury} {Family} C1 9 1 C2 7 3 Gini CarType {Sports} {Family, Luxury} C1 8 2 C Gini Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 45 έντρο Απόφασης: GINI Περίπτωση 2: Κατηγορικά Γνωρίσματα CarType Family Luxury Sports Πολλαπλή Διάσπαση CarType Family Sports Luxury C C Gini Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 46 Εξόρυξη Δεδομένων

24 10 έντρο Απόφασης: GINI Συνεχή Γνωρίσματα Χρήση δυαδικών αποφάσεων πάνω σε μία τιμή Πολλές επιλογές για την τιμή διαχωρισμού Αριθμός πιθανών διαχωρισμών = Αριθμός διαφορετικών τιμών έστω Ν Κάθε τιμή διαχωρισμού v συσχετίζεται με έναν πίνακα μετρητών Μετρητές των κλάσεων για κάθε μια από τις δύο διασπάσεις, A < v and A v Απλή μέθοδος για την επιλογή της καλύτερης τιμής v Για κάθε v, scan τα δεδομένα κατασκεύασε τον πίνακα και υπολόγισε το Gini ευρετήριο χρόνος Ο(Ν) Ο(Ν 2 ) Υπολογιστικά μη αποδοτικό! Επανάληψη υπολογισμού. Tid Refund Marital Status Taxable Income 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes Taxable Income > 80K? Yes No Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 47 έντρο Απόφασης: GINI Για ποιο αποδοτικό υπολογισμό, για κάθε γνώρισμα Ταξινόμησε το γνώρισμα - Ο(Ν logn) Σειριακή διάσχιση των τιμών, ενημερώνοντας κάθε φορά των πίνακα με τους μετρητές και υπολογίζοντας το ευρετήριο Gini Επιλογή του διαχωρισμού με το μικρότερο ευρετήριο Gini Παράδειγμα ιαχωρισμός στο γνώρισμα Income No No No Yes Yes Yes No No No No Taxable Income Ταξινόμηση Τιμών Τιμές διαχωρισμού <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > Yes No Gini Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 48 Εξόρυξη Δεδομένων

25 10 Tid Refund Marital Status Taxable Income 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes Για <55, δεν υπάρχει εγγραφή οπότε 0 Για <65, κοιτάμε το μικρότερο το 60, 0->1, 7->6 YES δεν αλλάζει Για <72, κοιτάμε το μικρότερο το 70, ΝΟ 1->2 6->5, YES δεν αλλάζει κοκ Καλύτερα; Αγνοούμε τα σημεία στα οποία δεν υπάρχει αλλαγή κλάσης (αυτά δε μπορεί να είναι σημεία διαχωρισμού) Άρα, στο παράδειγμα, αγνοούνται τα σημεία 55, 65, 72, 87, 92, 122, 172, 230 Από 11 πιθανά σημεία διαχωρισμού μας μένουν μόνο 2 Ταξινομημένες Τιμές Τιμές Διαχωρισμού No No No Yes Yes Yes No No No No Taxable Income <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > <= > Yes No Gini Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 49 έντρο Απόφασης: GINI Παράδειγμα Κλάση ageclass income P: buys_computer student = yes credit_rating <=30Class high N: buys_computer no = no fair buys_computer no <=30 high no excellent no high no fair yes >40 medium no fair yes >40 low yes fair yes >40 low yes excellent no low yes excellent yes <=30 medium no fair no <=30 low yes fair yes >40 medium yes fair yes <=30 medium yes excellent yes medium no excellent yes high yes fair yes >40 medium no excellent no gini( D) = = Έστω ότι το διασπάμε με βάση το income Πρέπει να θεωρήσουμε όλες τις δυνατές διασπάσεις Έστω μόνο δυαδικές D1: {low, medium} και D2 {high} D3: {low} και D4 {medium, high} Αν πολλαπλές διασπάσεις, πρέπει να θεωρήσουμε και άλλες διασπάσεις Με τον ίδιο τρόπο εξετάζουμε και πιθανές διασπάσεις με βάση τα άλλα τρία γνωρίσματα (δηλαδή, age, student, credit_rating) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 50 Εξόρυξη Δεδομένων

26 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Μέτρα μη Καθαρότητας 1. Ευρετήριο Gini - Gini Index 2. Εντροπία -Entropy 3. Λάθος ταξινομήσεις - Misclassification error Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 51 έντρο Απόφασης: Εντροπία Εντροπία για τον κόμβο t : Entropy( t) = c j= 1 p( j t)log 2 p( j t) p(j t) σχετική συχνότητα της κλάσης j στον κόμβο t c αριθμός κλάσεων Μετράει την ομοιογένεια ενός κόμβου Μέγιστη τιμή log(c) όταν όλες οι εγγραφές είναι ομοιόμορφα κατανεμημένες στις κλάσεις (που σημαίνει τη λιγότερο ενδιαφέρουσα πληροφορία) Ελάχιστη τιμή (0.0) όταν όλες οι εγγραφές ανήκουν σε μία κλάση (που σημαίνει την πιο ενδιαφέρουσα πληροφορία) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 52 Εξόρυξη Δεδομένων

27 έντρο Απόφασης: Εντροπία Entropy t) p( j t)log p( j t) ( 2 = j Παραδείγματα C1 0 C2 6 P(C1) = 0/6 = 0 P(C2) = 6/6 = 1 Entropy = 0 log 0 1 log 1 = 0 0 = 0 C1 1 C2 5 P(C1) = 1/6 P(C2) = 5/6 Entropy = (1/6) log 2 (1/6) (5/6) log 2 (5/6) = 0.65 C1 2 C2 4 P(C1) = 2/6 P(C2) = 4/6 Entropy = (2/6) log 2 (2/6) (4/6) log 2 (4/6) = 0.92 Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 53 έντρο Απόφασης: Εντροπία Ν1 Ν2 Ν3 Ν4 C1 0 C2 6 Entropy=0.000 C1 1 C2 5 Entropy=0.650 C1 2 C2 4 Entropy = 0.92 C1 3 C2 3 Entropy = Gini = Gini = Gini = Gini = Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 54 Εξόρυξη Δεδομένων

28 έντρο Απόφασης: Εντροπία Και σε αυτήν την περίπτωση, όταν ένας κόμβος p διασπάται σε σύνολα (παιδιά), η ποιότητα του διαχωρισμού υπολογίζεται ως: k GAIN split k = Entropy( p) i= 1 n i Entropy( i) n όπου, n i = αριθμός εγγραφών του παιδιού i, n= αριθμός εγγραφών του κόμβου p. Χρησιμοποιείται στα ID3 and C4.5 Όταν χρησιμοποιούμε την εντροπία για τη μέτρηση της μη καθαρότητας τότε η διαφορά καλείται κέρδος πληροφορίας (information gain) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 55 έντρο Απόφασης: Κέρδος Πληροφορίας Παράδειγμα Κλάση age income student credit_rating buys_computer <=30 high no fair no <=30 high no excellent no high no fair yes >40 medium no fair yes >40 low yes fair yes >40 low yes excellent no low yes excellent yes <=30 medium no fair no <=30 low yes fair yes >40 medium yes fair yes <=30 medium yes excellent yes medium no excellent yes high yes fair yes >40 medium no excellent no age p i n i I(p i, n i ) <= > Info( D) = I(9,5) = log ( ) log ( ) Info age ( D) = + 2 = I (2,3) I (3,2) = Gain( income) = Gain( student) = Gain( credit _ rating) = I (4,0) Gain( age) = Info( D) Info ( D) = age Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 56 Εξόρυξη Δεδομένων

29 έντρο Απόφασης Δ = I( parent) k i= 1 N( u ) N i I( u ) i Τείνει να ευνοεί διαχωρισμούς που καταλήγουν σε μεγάλο αριθμό από διασπάσεις που η κάθε μία είναι μικρή αλλά καθαρή Own Car? Car Type? Student ID? Yes No Family Sports C0: 6 C1: 4 C0: 4 C1: 6 C0: 1 C1: 3 C0: 8 C1: 0 Luxury c 1 c 20 c 10 c 11 C0: 1 C1: 7 C0: 1 C1: 0... C0: 1 C1: 0 C0: 0 C1: 1... C0: 0 C1: 1 Μπορεί να καταλήξουμε σε πολύ μικρούς κόμβους (με πολύ λίγες εγγραφές) για αξιόπιστες προβλέψεις Στο παράδειγμα, το student-id είναι κλειδί, όχι χρήσιμο για προβλέψεις Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 57 έντρο Απόφασης: Λόγος Κέρδους Μία λύση είναι να έχουμε μόνο δυαδικές διασπάσεις Εναλλακτικά, μπορούμε να λάβουμε υπό όψιν μας τον αριθμό των κόμβων GAIN Split GainRATIO = split SplitINFO Όπου: SplitINFO = k i= 1 ni n log ni n SplitINFO: εντροπία της διάσπασης Μεγάλος αριθμός μικρών διασπάσεων (υψηλή εντροπία) τιμωρείται Χρησιμοποιείται στο C4.5 Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 58 Εξόρυξη Δεδομένων

30 έντρο Απόφασης: Λόγος Κέρδους GainRATIO split GAIN Split = SplitINFO SplitINFO = k i= 1 ni n log ni n Παράδειγμα Έστω N εγγραφές αν τις χωρίσουμε Σε 3 κόμβους SplitINFO = - log(1/3) = log3 Σε 2 κόμβους SplitINFO = - log(1/2) = log2 = 1 Άρα οι 2 ευνοούνται Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 59 έντρο Απόφασης: Εντροπία Και τα τρία μέτρα επιστρέφουν καλά αποτελέσματα Κέρδος Πληροφορίας: ουλεύει καλύτερα σε γνωρίσματα με πολλαπλές τιμές Λόγος Κέρδους: Τείνει να ευνοεί διαχωρισμούς όπου μία διαμέριση είναι πολύ μικρότερη από τις υπόλοιπες Ευρετήριο Gini: ουλεύει καλύτερα σε γνωρίσματα με πολλαπλές τιμές ε δουλεύει τόσο καλά όταν ο αριθμός των κλάσεων είναι μεγάλος Τείνει να ευνοεί ελέγχους που οδηγούν σε ισομεγέθεις διαμερίσεις που καιοιδύο είναικαθαρές Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 60 Εξόρυξη Δεδομένων

31 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Μέτρα μη Καθαρότητας 1. Ευρετήριο Gini - Gini Index 2. Εντροπία -Entropy 3. Λάθος ταξινομήσεις - Misclassification error Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 61 έντρο Απόφασης: Λάθος Ταξινόμησης Λάθος ταξινόμησης (classification error) για τον κόμβο t : Μετράει το λάθος ενός κόμβου Error( t) = 1 max P( i t) class i Παράδειγμα Όσες ταξινομούνται σωστά C1 0 C2 6 P(C1) = 0/6 = 0 P(C2) = 6/6 = 1 Error = 1 max (0, 1) = 1 1 = 0 C1 1 C2 5 P(C1) = 1/6 P(C2) = 5/6 Error = 1 max (1/6, 5/6) = 1 5/6 = 1/6 C1 2 C2 4 P(C1) = 2/6 P(C2) = 4/6 Error = 1 max (2/6, 4/6) = 1 4/6 = 1/3 Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 62 Εξόρυξη Δεδομένων

32 έντρο Απόφασης: Λάθος Ταξινόμησης Λάθος ταξινόμησης (classification error) για τον κόμβο t : Error( t) = 1 max P( i t) class i Μετράει το λάθος ενός κόμβου Μέγιστη τιμή 1-1/c όταν όλες οι εγγραφές είναι ομοιόμορφα κατανεμημένες στις κλάσεις (που σημαίνει τη λιγότερο ενδιαφέρουσα πληροφορία) Ελάχιστη τιμή (0.0) όταν όλες οι εγγραφές ανήκουν σε μία κλάση (που σημαίνει την πιο ενδιαφέρουσα πληροφορία) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 63 έντρο Απόφασης: Σύγκριση Για ένα πρόβλημα δύο κλάσεων p ποσοστό εγγραφών που ανήκει σε μία από τις δύο κλάσεις (p κλάση +, 1-p κλάση -) Όλες την μεγαλύτερη τιμή για 0.5 (ομοιόμορφη κατανομή) Όλες μικρότερη τιμή όταν όλες οι εγγραφές σε μία μόνο κλάση (0 και στο 1) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 64 Εξόρυξη Δεδομένων

33 έντρο Απόφασης: Σύγκριση Όπως είδαμε και στα παραδείγματα οι τρεις μετρήσεις είναι συνεπής μεταξύ τους, πχ Ν1 μικρότερη τιμή από το Ν2 καιμετιςτρειςμετρήσεις Ωστόσο το γνώρισμα που θα επιλεγεί για τη συνθήκη ελέγχου εξαρτάται από το ποια μέτρηση χρησιμοποιείται Ν1 Ν2 Ν3 Ν4 C1 0 C2 6 Error=0.000 C1 1 C2 5 Error=0.167 C1 2 C2 4 Error = C1 3 C2 3 Error = Gini = Gini = Gini = Gini = Entropy = Entropy = Entropy = Entropy = Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 65 έντρο Απόφασης: Αλγόριθμος του Hunt Ψευδό-κώδικας (πάλι) Algorithm GenDecTree(Sample S, Attlist A) 1. create a node N 2. If all samples are of the same class C then label N with C; terminate; 3. If A is empty then label N with the most common class C in S (majority voting); terminate; 4. Select a A, with the highest information gain (gini, error); Label N with a; 5. For each value v of a: a. Grow a branch from N with condition a=v; b. Let S v be the subset of samples in S with a=v; c. If S v is empty then attach a leaf labeled with the most common class in S; d. Else attach the node generated by GenDecTree(S v, A-a) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 66 Εξόρυξη Δεδομένων

34 έντρο Απόφασης: Κατασκευή έντρου Greedy στρατηγική. ιάσπαση εγγραφών με βάση έναν έλεγχο γνωρίσματος που βελτιστοποιεί ένα συγκεκριμένο κριτήριο Θέματα Καθορισμός του τρόπου διαχωρισμού των εγγραφών Καθορισμός του ελέγχου γνωρίσματος Καθορισμός του βέλτιστου διαχωρισμού Πότε θα σταματήσει ο διαχωρισμός (συνθήκη τερματισμού) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 67 έντρο Απόφασης: Κριτήρια Τερματισμού Σταματάμε την επέκταση ενός κόμβου όταν όλες οι εγγραφές του ανήκουν στην ίδια κλάση Σταματάμε την επέκταση ενός κόμβου όταν όλα τα γνωρίσματα έχουν τις ίδιες τιμές Γρήγορος τερματισμός Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 68 Εξόρυξη Δεδομένων

35 έντρο Απόφασης Data Fragmentation ιάσπαση εδομένων Ο αριθμός των εγγραφών μειώνεται όσο κατεβαίνουμε στο δέντρο Ο αριθμός των εγγραφών στα φύλλα μπορεί να είναι πολύ μικρός για να πάρουμε οποιαδήποτε στατιστικά σημαντική απόφαση Μπορούμε να αποτρέψουμε την περαιτέρω διάσπαση όταν ο αριθμός των εγγραφών πέσει κάτω από ένα όριο Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 69 έντρo Απόφασης Πλεονεκτήματα έντρων Απόφασης Μη παραμετρική προσέγγιση: ε στηρίζεται σε υπόθεση εκ των προτέρων γνώσης σχετικά με τον τύπο της κατανομής πιθανότητας που ικανοποιεί η κλάση ή τα άλλα γνωρίσματα Η κατασκευή του βέλτιστου δέντρου απόφασης είναι ένα NP-complete πρόβλημα. Ευριστικοί: Αποδοτική κατασκευή ακόμα και στην περίπτωση πολύ μεγάλου συνόλου δεδομένων Αφού το δέντρο κατασκευαστεί, η ταξινόμηση νέων εγγραφών πολύ γρήγορη O(h) όπου h το μέγιστο ύψος του δέντρου Εύκολα στην κατανόηση (ιδιαίτερα τα μικρά δέντρα) Η ακρίβεια τους συγκρίσιμη με άλλες τεχνικές για μικρά σύνολα δεδομένων Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 70 Εξόρυξη Δεδομένων

36 έντρo Απόφασης Πλεονεκτήματα Καλή συμπεριφορά στο θόρυβο Η ύπαρξη πλεοναζόντων γνωρισμάτων (γνωρίσματα των οποίων η τιμή εξαρτάται από κάποιο άλλο) δεν είναι καταστροφική για την κατασκευή. Χρησιμοποιείται ένα από τα δύο. Αν πάρα πολλά, μπορεί να οδηγήσουν σε δέντρα πιο μεγάλα από ότι χρειάζεται Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 71 έντρo Απόφασης Εκφραστικότητα υνατότητα αναπαράστασης για συναρτήσεις διακριτών τιμών, αλλά δε δουλεύουν σε κάποια είδη δυαδικών προβλημάτων πχ, parity 0(1) αν υπάρχει μονός (ζυγός) αριθμός από δυαδικά γνωρίσματα 2 d κόμβοι για d γνωρίσματα Όχι καλή συμπεριφορά για συνεχείς μεταβλητές Ιδιαίτερα όταν η συνθήκη ελέγχου αφορά ένα γνώρισμα τη φορά Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 72 Εξόρυξη Δεδομένων

37 έντρο Απόφασης Decision Boundary Μέχρι στιγμής είδαμε ελέγχους που αφορούν μόνο ένα γνώρισμα τη φορά, μπορούμε να δούμε τη διαδικασία ως τη διαδικασία διαμερισμού του χώρου των γνωρισμάτων σε ξένες περιοχές μέχρι κάθε περιοχή να περιέχει εγγραφές που να ανήκουν στην ίδια κλάση Η οριακή γραμμή (Border line) μεταξύ δυο γειτονικών περιοχών που ανήκουν σε διαφορετικές κλάσεις ονομάζεται και decision boundary (όριο απόφασης) Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 73 έντρο Απόφασης Όταν η συνθήκη ελέγχου περιλαμβάνει μόνο ένα γνώρισμα τη φορά τότε το Decision boundary είναι παράλληλη στους άξονες (τα decision boundaries είναι ορθογώνια παραλληλόγραμμα) x < 0.43? Yes No y y < 0.47? y < 0.33? Yes No Yes No : 4 : 0 : 0 : 4 : 0 : 3 : 4 : x Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 74 Εξόρυξη Δεδομένων

38 έντρο Απόφασης Oblique (πλάγιο) έντρο Απόφασης x + y < 1 Class = + Class = Οι συνθήκες ελέγχου μπορούν να περιλαμβάνουν περισσότερα από ένα γνωρίσματα Μεγαλύτερη εκφραστικότητα Η εύρεση βέλτιστων συνθηκών ελέγχου είναι υπολογιστικά ακριβή Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 75 έντρο Απόφασης - Περίληψη Προτερήματα - Pros + Λογικός χρόνος εκπαίδευσης + Γρήγορη εφαρμογή + Ευκολία στην κατανόηση + Εύκολη υλοποίηση + Μπορεί να χειριστεί μεγάλο αριθμό γνωρισμάτων Μειονεκτήματα -Cons Δεν μπορεί να χειριστεί περίπλοκες σχέσεις μεταξύ των γνωρισμάτων Απλά όρια απόφασης (decision boundaries) Προβλήματα όταν λείπουν πολλά δεδομένα Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 76 Εξόρυξη Δεδομένων

39 έντρo Απόφασης Στρατηγική αναζήτησης Ο αλγόριθμος που είδαμε χρησιμοποιεί μια greedy, top-down, αναδρομική διάσπαση για να φτάσει σε μια αποδεκτή λύση Άλλες στρατηγικές? Bottom-up (από τα φύλλα, αρχικά κάθε εγγραφή και φύλλο) Bi-directional Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 77 Tree Replication (Αντίγραφα) P έντρο Απόφασης Q R S 0 Q S 0 Το ίδιο υπο-δέντρο να εμφανίζεται πολλές φορές σε ένα δέντρο απόφασης Αυτό κάνει το δέντρο πιο περίπλοκο και πιθανών δυσκολότερο στην κατανόηση 0 1 Σε περιπτώσεις διάσπασης ενός γνωρίσματος σε κάθε εσωτερικό κόμβο ο ίδιος έλεγχος σε διαφορετικά σημεία Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 78 Εξόρυξη Δεδομένων

40 έντρο Απόφασης: C4.5 Simple depth-first construction. Uses Information Gain Sorts Continuous Attributes at each node. Needs entire data to fit in memory. Unsuitable for Large Datasets. Needs out-of-core sorting. You can download the software from: Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 79 έντρο Απόφασης Constructive induction Κατασκευή σύνθετων γνωρισμάτων ως αριθμητικών ή λογικών συνδυασμών άλλων γνωρισμάτων Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ I 80 Εξόρυξη Δεδομένων

Ταξινόμηση. Εισαγωγή. Ορισμός. Ορισμός. Τεχνικές Ταξινόμησης. Εισαγωγή

Ταξινόμηση. Εισαγωγή. Ορισμός. Ορισμός. Τεχνικές Ταξινόμησης. Εισαγωγή 0 0 0 Εισαγωγή Ταξινόμηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μια ή περισσότερες προκαθορισμένες κατηγορίες (κλάσεις) Ταξινόμηση Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan,

Διαβάστε περισσότερα

Ταξινόμηση II Σύντομη Ανακεφαλαίωση

Ταξινόμηση II Σύντομη Ανακεφαλαίωση 0 0 0 Ταξινόμηση II Σύντομη Ανακεφαλαίωση Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006 Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος 2007-2008 ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ

Διαβάστε περισσότερα

Ταξινόμηση I. Εισαγωγή. Ορισμός. Ορισμός. Τεχνικές Ταξινόμησης. Εισαγωγή

Ταξινόμηση I. Εισαγωγή. Ορισμός. Ορισμός. Τεχνικές Ταξινόμησης. Εισαγωγή Εισαγωγή Ταξινόμηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μια ή περισσότερες προκαθορισμένες κατηγορίες (κλάσεις) Ταξινόμηση I Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach,

Διαβάστε περισσότερα

Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006

Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006 Κατηγοριοποίηση I Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006 Εισαγωγή Κατηγοριοποίηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης

Διαβάστε περισσότερα

Ταξινόμηση ΙI. Σύντομη Επανάληψη. Εισαγωγή Κατασκευή έντρου Απόφασης. Εξόρυξη Δεδομένων

Ταξινόμηση ΙI. Σύντομη Επανάληψη. Εισαγωγή Κατασκευή έντρου Απόφασης. Εξόρυξη Δεδομένων Ταξινόμηση ΙI Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006 Σύντομη Επανάληψη Εισαγωγή Κατασκευή έντρου Απόφασης Εξόρυξη Δεδομένων:

Διαβάστε περισσότερα

Κατηγοριοποίηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μία ή περισσότερες προκαθορισμένες κατηγορίες (κλάσεις)

Κατηγοριοποίηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μία ή περισσότερες προκαθορισμένες κατηγορίες (κλάσεις) Κατηγοριοποίηση ΙΙ Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος 200-20 ΚΑΤΗΓΟΡΙΟΠΟΙΗΣΗ II Κατηγοριοποίηση Κατηγοριοποίηση (classification) Το γενικό πρόβλημα της ανάθεσης ενός αντικειμένου σε μία ή περισσότερες προκαθορισμένες

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων:

Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων: Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων: Κατηγοριοποίηση: Μέρος Α http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν

Διαβάστε περισσότερα

Δέντρα Απόφασης (Decision(

Δέντρα Απόφασης (Decision( Δέντρα Απόφασης (Decision( Trees) Το μοντέλο που δημιουργείται είναι ένα δέντρο Χρήση της τεχνικής «διαίρει και βασίλευε» για διαίρεση του χώρου αναζήτησης σε υποσύνολα (ορθογώνιες περιοχές) Ένα παράδειγμα

Διαβάστε περισσότερα

Υπερπροσαρμογή (Overfitting) (1)

Υπερπροσαρμογή (Overfitting) (1) Αλγόριθμος C4.5 Αποφυγή υπερπροσαρμογής (overfitting) Reduced error pruning Rule post-pruning Χειρισμός χαρακτηριστικών συνεχών τιμών Επιλογή κατάλληλης μετρικής για την επιλογή των χαρακτηριστικών διάσπασης

Διαβάστε περισσότερα

Ευφυής Προγραμματισμός

Ευφυής Προγραμματισμός Ευφυής Προγραμματισμός Ενότητα 10: Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα-Προετοιμασία συνόλου δεδομένων Ιωάννης Χατζηλυγερούδης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Δημιουργία Βάσεων Κανόνων

Διαβάστε περισσότερα

Ευφυής Προγραμματισμός

Ευφυής Προγραμματισμός Ευφυής Προγραμματισμός Ενότητα 11: Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα- Εξαγωγή Κανόνων Ιωάννης Χατζηλυγερούδης Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Δημιουργία Βάσεων Κανόνων Από Δεδομένα-

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή Επεξεργασία Ερωτήσεων Σ Β Βάση εδομένων Η ομή ενός ΣΒ Βάσεις Δεδομένων 2006-2007 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Βάσεις Δεδομένων 2006-2007 Ευαγγελία Πιτουρά 2 Εισαγωγή Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 (Χρήση Σ Β ) Γενική

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή Επεξεργασία Ερωτήσεων ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήματος 1. Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασμός) 2. Προγραμματισμός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ημιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδομένων

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Συσχέτισης IΙ

Ανάλυση Συσχέτισης IΙ Ανάλυση Συσχέτισης IΙ Οι διαφάνειες στηρίζονται στο P.-N. Tan, M.Steinbach, V. Kumar, «Introduction to Data Mining», Addison Wesley, 2006 ΟΑλγόριθμοςFP-Growth Εξόρυξη Δεδομένων: Ακ. Έτος 2010-2011 ΚΑΝΟΝΕΣ

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων

Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων 2 Ο Εργαστήριο WEKA (CLASSIFICATION) Στουγιάννου Ελευθερία estoug@unipi.gr -2- Κατηγοριοποίηση Αποτελεί μια από τις βασικές

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Επεξεργασία Ερωτήσεων Θα δούμε την «πορεία» μιας SQL ερώτησης (πως εκτελείται) Ερώτηση SQL Ερώτηση ΣΒΔ Αποτέλεσμα 2 Βήματα Επεξεργασίας Τα βασικά βήματα στην επεξεργασία

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Επεξεργασία Ερωτήσεων Θα δούμε την «πορεία» μιας SQL ερώτησης (πως εκτελείται) Ερώτηση SQL Ερώτηση ΣΒΔ Αποτέλεσμα Βάσεις

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή Σ Β Σύνολο από προγράμματα για τη διαχείριση της Β Επεξεργασία Ερωτήσεων Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήματος Αρχεία δεδομένων ΒΑΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Σύστημα Βάσεων εδομένων (ΣΒ ) Βάσεις Δεδομένων 2007-2008

Διαβάστε περισσότερα

Κατηγοριοποίηση (Εποπτευόμενη μάθηση)

Κατηγοριοποίηση (Εποπτευόμενη μάθηση) Κατηγοριοποίηση (Εποπτευόμενη μάθηση) Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκoυσα: Μαρία Χαλκίδη με βάση slides από J. Han and M. Kamber Data Mining: Concepts and Techniques, 2 nd edition Εποπτευόμενη vs.

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων 2009-2010: Ευρετήρια 1

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων 2009-2010: Ευρετήρια 1 Ευρετήρια 1 Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Oμαδοποίηση: Μέρος B http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρια 1

Ευρετήρια. Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρια 1 Ευρετήρια 1 Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην. Εισαγωγή Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος. συστήματος. Αρχεία δεδομένων

Εισαγωγή στην. Εισαγωγή Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος. συστήματος. Αρχεία δεδομένων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή Σ Β Σύνολο από προγράμματα για τη διαχείριση της Β Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος ΒΑΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Αρχεία δεδομένων συστήματος Σύστημα Βάσεων εδομένων (ΣΒ ) 2 :

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης

Διαβάστε περισσότερα

Τα δεδομένα (περιεχόμενο) μιας βάσης δεδομένων αποθηκεύεται στο δίσκο

Τα δεδομένα (περιεχόμενο) μιας βάσης δεδομένων αποθηκεύεται στο δίσκο Κατακερματισμός 1 Αποθήκευση εδομένων (σύνοψη) Τα δεδομένα (περιεχόμενο) μιας βάσης δεδομένων αποθηκεύεται στο δίσκο Παραδοσιακά, μία σχέση (πίνακας/στιγμιότυπο) αποθηκεύεται σε ένα αρχείο Αρχείο δεδομένων

Διαβάστε περισσότερα

Το εσωτερικό ενός Σ Β

Το εσωτερικό ενός Σ Β Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ηµιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδοµένων

Διαβάστε περισσότερα

Μέθοδοι μονοδιάστατης ελαχιστοποίησης

Μέθοδοι μονοδιάστατης ελαχιστοποίησης Βασικές αρχές μεθόδων ελαχιστοποίησης Μέθοδοι μονοδιάστατης ελαχιστοποίησης Οι μέθοδοι ελαχιστοποίησης είναι επαναληπτικές. Ξεκινώντας από μια αρχική προσέγγιση του ελαχίστου (την συμβολίζουμε ) παράγουν

Διαβάστε περισσότερα

Προεπεξεργασία Δεδομένων. Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκουσα: Μαρία Χαλκίδη

Προεπεξεργασία Δεδομένων. Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκουσα: Μαρία Χαλκίδη Προεπεξεργασία Δεδομένων Αποθήκες και Εξόρυξη Δεδομένων Διδάσκουσα: Μαρία Χαλκίδη Η διαδικασίας της ανακάλυψης γνώσης Knowledge Discovery (KDD) Process Εξόρυξη δεδομένων- πυρήνας της διαδικασίας ανακάλυψης

Διαβάστε περισσότερα

επιστρέφει το αμέσως μεγαλύτερο από το x στοιχείο του S επιστρέφει το αμέσως μικρότερο από το x στοιχείο του S

επιστρέφει το αμέσως μεγαλύτερο από το x στοιχείο του S επιστρέφει το αμέσως μικρότερο από το x στοιχείο του S Μελετάμε την περίπτωση όπου αποθηκεύουμε ένα (δυναμικό) σύνολο στοιχειών,, τα οποίo είναι υποσύνολο του. Υποστηριζόμενες λειτουργίες αναζήτηση(s,x): εισαγωγή(s,x): διαγραφή(s,x): διάδοχος(s,x): προκάτοχος(s,x):

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΣΔΒΔ Σύνολο από προγράµµατα για τη διαχείριση της ΒΔ Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος ΒΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Αρχεία δεδοµένων συστήµατος Σύστηµα Βάσεων Δεδοµένων (ΣΒΔ)

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Ευρετήρια Ευαγγελία Πιτουρά 1 τιμή γνωρίσματος Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Εισαγωγή Στην πλειοψηφία των ορισμών για την ΤΝ, η δυνατότητα μάθησης / προσαρμογής

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ομές εδομένων

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ομές εδομένων Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 6. Δυαδικά Δέντρα 2 ομές εδομένων 4 5 Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 18/11/2016 Εισαγωγή Τα

Διαβάστε περισσότερα

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 3 Επιλογή μοντέλου Επιλογή μοντέλου Θεωρία αποφάσεων Επιλογή μοντέλου δεδομένα επικύρωσης Η επιλογή του είδους του μοντέλου που θα χρησιμοποιηθεί σε ένα πρόβλημα (π.χ.

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Data Mining)

Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Data Mining) Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Data Mining) Εξόρυξη Γνώσης από Χωρικά εδοµένα (spatial data mining) Γιάννης Θεοδωρίδης, Νίκος Πελέκης

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 20. Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η.

Κεφάλαιο 20. Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Κεφάλαιο 20 Ανακάλυψη Γνώσης σε Βάσεις δεδοµένων Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Τεχνητή Νοηµοσύνη, B' Έκδοση - 1 - Ανακάλυψη Γνώσης σε

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Κανόνες Συσχέτισης: FP-Growth Ευχαριστίες Xρησιμοποιήθηκε επιπλέον υλικό από τα βιβλία «Εισαγωγή στην Εξόρυξη και τις Αποθήκες Δεδομένων» «Introduction to Data

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 6: Κατηγοριοποίηση Μέρος Β Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το

Διαβάστε περισσότερα

(classification) 2 ΠΑ.ΠΕΙ. ΓιάννηςΘεοδωρίδης 4.1

(classification) 2 ΠΑ.ΠΕΙ. ΓιάννηςΘεοδωρίδης 4.1 Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης (Data Warehousing & Data Mining) Κατηγοριοποίηση (classification) Γιάννης Θεοδωρίδης, Νίκος Πελέκης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων

Διαβάστε περισσότερα

Μάθηση και Γενίκευση. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων

Μάθηση και Γενίκευση. Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων Μάθηση και Γενίκευση Το Πολυεπίπεδο Perceptron (MultiLayer Perceptron (MLP)) Έστω σύνολο εκπαίδευσης D={(x n,t n )}, n=1,,n. x n =(x n1,, x nd ) T, t n =(t n1,, t np ) T Θα πρέπει το MLP να έχει d νευρώνες

Διαβάστε περισσότερα

8. Σωροί (Heaps)-Αναδρομή- Προχωρημένη Ταξινόμηση

8. Σωροί (Heaps)-Αναδρομή- Προχωρημένη Ταξινόμηση Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 8. Σωροί (Heaps)-Αναδρομή- Προχωρημένη Ταξινόμηση 2 ομές εδομένων 4 5 Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Διαβάστε περισσότερα

Κατηγοριοποίηση. Εξόρυξη Δεδομένων και Αλγόριθμοι Μάθησης. 2 ο Φροντιστήριο. Σκούρα Αγγελική

Κατηγοριοποίηση. Εξόρυξη Δεδομένων και Αλγόριθμοι Μάθησης. 2 ο Φροντιστήριο. Σκούρα Αγγελική Κατηγοριοποίηση Εξόρυξη Δεδομένων και Αλγόριθμοι Μάθησης 2 ο Φροντιστήριο Σκούρα Αγγελική skoura@ceid.upatras.gr Μηχανική Μάθηση Η μηχανική μάθηση είναι μια περιοχή της τεχνητής νοημοσύνης η οποία αφορά

Διαβάστε περισσότερα

ΕΞΟΡΥΞΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. Εισαγωγή

ΕΞΟΡΥΞΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. Εισαγωγή ΕΞΟΡΥΞΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Εισαγωγή Εισαγωγή Τεράστιος όγκος διαθέσιμων δεδομένων χρειαζόμαστε μεθόδουςγιανατααναλύσουμε Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων (με δυο λόγια) Αποδοτικές τεχνικές για να αναλύσουμε πολύ μεγάλες

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής. Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση. Γιάννης Θεοδωρίδης

Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής. Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση. Γιάννης Θεοδωρίδης Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Εξόρυξη Γνώσης από εδοµένα (Data Mining) Συσταδοποίηση Γιάννης Θεοδωρίδης Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων Εργαστήριο Πληροφοριακών Συστηµάτων http://isl.cs.unipi.gr/db

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων & Αλγόριθμοι

Δομές Δεδομένων & Αλγόριθμοι Θέματα Απόδοσης Αλγορίθμων 1 Η Ανάγκη για Δομές Δεδομένων Οι δομές δεδομένων οργανώνουν τα δεδομένα πιο αποδοτικά προγράμματα Πιο ισχυροί υπολογιστές πιο σύνθετες εφαρμογές Οι πιο σύνθετες εφαρμογές απαιτούν

Διαβάστε περισσότερα

Insert(K,I,S) Delete(K,S)

Insert(K,I,S) Delete(K,S) ΕΝΟΤΗΤΑ 5 ΣΥΝΟΛΑ & ΛΕΞΙΚΑ Φατούρου Παναγιώτα 1 Σύνολα (Sets) Τα µέλη ενός συνόλου προέρχονται από κάποιο χώρο αντικειµένων/στοιχείων (π.χ., σύνολα αριθµών, λέξεων, ζευγών αποτελούµενα από έναν αριθµό και

Διαβάστε περισσότερα

5. Απλή Ταξινόμηση. ομές εδομένων. Χρήστος ουλκερίδης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

5. Απλή Ταξινόμηση. ομές εδομένων. Χρήστος ουλκερίδης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 5. Απλή Ταξινόμηση 2 ομές εδομένων 4 5 Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 11/11/2016 Εισαγωγή Η

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Αναζήτηση Δοθέντος ενός προβλήματος με περιγραφή είτε στον χώρο καταστάσεων

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Κανόνες Συσχέτισης: Μέρος Β http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές

Διαβάστε περισσότερα

Ταξινόμηση με συγχώνευση Merge Sort

Ταξινόμηση με συγχώνευση Merge Sort Ταξινόμηση με συγχώνευση Merge Sort 7 2 9 4 2 4 7 9 7 2 2 7 9 4 4 9 7 7 2 2 9 9 4 4 Πληροφορικής 1 Διαίρει και Βασίλευε Η μέθοδος του «Διαίρει και Βασίλευε» είναι μια γενική αρχή σχεδιασμού αλγορίθμων

Διαβάστε περισσότερα

Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων»

Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Αργυροπούλου Αιμιλία

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ: ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ AM: Δοµές Δεδοµένων Εξεταστική Ιανουαρίου 2014 Διδάσκων : Ευάγγελος Μαρκάκης 20.01.2014 ΥΠΟΓΡΑΦΗ ΕΠΟΠΤΗ: Διάρκεια εξέτασης : 2 ώρες και

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων:

Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων: Αποθήκες εδομένων και Εξόρυξη εδομένων: Κατηγοριοποίηση: Μέρος Β http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν

Διαβάστε περισσότερα

Μάθηση με παραδείγματα Δέντρα Απόφασης

Μάθηση με παραδείγματα Δέντρα Απόφασης Μάθηση με παραδείγματα Δέντρα Απόφασης Μορφές μάθησης Επιβλεπόμενη μάθηση (Ταξινόμηση Πρόβλεψη) Παραδείγματα: {(x, t )} t κατηγορία ταξινόμηση t αριθμός πρόβλεψη Μη-επιβλεπόμενη μάθηση (Ομαδοποίηση Μείωση

Διαβάστε περισσότερα

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δυναμικός Κατακερματισμός Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Κατακερματισμός Τι αποθηκεύουμε στους κάδους; Στα παραδείγματα δείχνουμε μόνο την τιμή του πεδίου κατακερματισμού Την ίδια την εγγραφή

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Αλγόριθμοι Τυφλής Αναζήτησης Οι αλγόριθμοι τυφλής αναζήτησης εφαρμόζονται σε

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΛΥΣΗ ΣΤΗΝ ΕΥΤΕΡΗ ΑΣΚΗΣΗ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΛΥΣΗ ΣΤΗΝ ΕΥΤΕΡΗ ΑΣΚΗΣΗ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΛΥΣΗ ΣΤΗΝ ΕΥΤΕΡΗ ΑΣΚΗΣΗ ΜΑΘΗΜΑ ΒΑΣΕΙΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ ΑΚΑ. ΕΤΟΣ 2012-13 Ι ΑΣΚΟΝΤΕΣ Ιωάννης Βασιλείου Καθηγητής, Τοµέας Τεχνολογίας

Διαβάστε περισσότερα

Ταξινόμηση κάδου και ταξινόμηση Ρίζας Bucket-Sort και Radix-Sort

Ταξινόμηση κάδου και ταξινόμηση Ρίζας Bucket-Sort και Radix-Sort Ταξινόμηση κάδου και ταξινόμηση Ρίζας Bucket-Sort και Radix-Sort 1, c 3, a 3, b 7, d 7, g 7, e B 0 1 3 4 5 6 7 8 9 1 BucketSort (Ταξινόμηση Κάδου) - Αρχικά θεωρείται ένα κριτήριο κατανομής με βάση το οποίο

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή. Γενική Εικόνα του Μαθήµατος. Το εσωτερικό ενός Σ Β. Εισαγωγή. Εισαγωγή Σ Β Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήµατος Αρχεία δεδοµένων

Εισαγωγή. Γενική Εικόνα του Μαθήµατος. Το εσωτερικό ενός Σ Β. Εισαγωγή. Εισαγωγή Σ Β Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήµατος Αρχεία δεδοµένων Βάσεις εδοµένων 2003-2004 Ευαγγελία Πιτουρά 1 ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Επεξεργασία Ερωτήσεων Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL)

Διαβάστε περισσότερα

Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο

Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο Κατακερµατισµός 1 Οργάνωση Αρχείων (σύνοψη) Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο 1. Αρχεία Σωρού 2. Ταξινοµηµένα Αρχεία Φυσική διάταξη των εγγραφών

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Πληροφορίας

Ανάκτηση Πληροφορίας Το Πιθανοκρατικό Μοντέλο Κλασικά Μοντέλα Ανάκτησης Τρία είναι τα, λεγόμενα, κλασικά μοντέλα ανάκτησης: Λογικό (Boolean) που βασίζεται στη Θεωρία Συνόλων Διανυσματικό (Vector) που βασίζεται στη Γραμμική

Διαβάστε περισσότερα

Predicting the Choice of Contraceptive Method using Classification

Predicting the Choice of Contraceptive Method using Classification ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗ Predicting the Choice of Contraceptive Method using Classification ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ ΧΡΗΣΤΟΣ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: Νικόλαος Σαμαράς ΕΞΕΤΑΣΤΗΣ:

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΣΔΒΔ Σύνολο από προγράμματα γιατηδιαχείρισητηςβδ Αρχεία ευρετηρίου Αρχεία δεδομένων Κατάλογος συστήματος ΒΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Σύστημα Βάσεων Δεδομένων (ΣΒΔ) 2 :

Διαβάστε περισσότερα

4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές

4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικός ταξινοµητής είναι ένα σύστηµα ταξινόµησης που χρησιµοποιεί γραµµικές διακριτικές συναρτήσεις Οι ταξινοµητές αυτοί αναπαρίστανται συχνά µε οµάδες κόµβων εντός των οποίων

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες)

Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες) Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών 2015-16 Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες) http://di.ionio.gr/~mistral/tp/csintro/ Μ.Στεφανιδάκης Τι είναι

Διαβάστε περισσότερα

Αναζήτηση σε Γράφους. Μανόλης Κουμπαράκης. ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη 1

Αναζήτηση σε Γράφους. Μανόλης Κουμπαράκης. ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη 1 Αναζήτηση σε Γράφους Μανόλης Κουμπαράκης ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη 1 Πρόλογος Μέχρι τώρα έχουμε δει αλγόριθμους αναζήτησης για την περίπτωση που ο χώρος καταστάσεων είναι δένδρο (υπάρχει μία μόνο διαδρομή

Διαβάστε περισσότερα

Εξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services

Εξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services Εξόρυξη Γνώσης µε SQL Server 2005 Analysis Services Γεράσιµος Μαρκέτος Οµάδα ιαχείρισης εδοµένων, Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Πειραιώς (http://isl.cs.unipi.gr/db) οµή παρουσίασης SQL Server 2005 Επιχειρηµατική

Διαβάστε περισσότερα

ΗΜΥ 325: Επαναληπτικές Μέθοδοι. Διδάσκων: Χρίστος Παναγιώτου

ΗΜΥ 325: Επαναληπτικές Μέθοδοι. Διδάσκων: Χρίστος Παναγιώτου ΗΜΥ 325: Επαναληπτικές Μέθοδοι Διδάσκων: Χρίστος Παναγιώτου ΗΜΥ 325: Επαναληπτικές Μέθοδοι. A. Levitin, Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, 2 nd Ed. Περίληψη µαθήµατος Επιπρόσθετες Πληροφορίες

Διαβάστε περισσότερα

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δυναμικός Κατακερματισμός 1 Κατακερματισμός Τι αποθηκεύουμε στους κάδους; Στα παραδείγματα δείχνουμε μόνο την τιμή του πεδίου κατακερματισμού Την ίδια την εγγραφή (ως τρόπος οργάνωσης αρχείου) μέγεθος

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 14. οµές Ευρετηρίων για Αρχεία. ιαφάνεια 14-1

Κεφάλαιο 14. οµές Ευρετηρίων για Αρχεία. ιαφάνεια 14-1 ιαφάνεια 14-1 Κεφάλαιο 14 οµές Ευρετηρίων για Αρχεία Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. NavatheΕλληνικήΈκδοση, ιαβλος, Επιµέλεια Μ.Χατζόπουλος 1 Θα µιλήσουµε για Τύποι Ταξινοµηµένων Ευρετηρίων

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων Ενότητα 8: Ομαδοποίηση Μέρος B Αναστάσιος Γούναρης, Επίκουρος Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το παρόν

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδίαση και Ανάλυση Αλγορίθμων

Σχεδίαση και Ανάλυση Αλγορίθμων Σχεδίαση και Ανάλυση Αλγορίθμων Ενότητα 4.0 Επιλογή Αλγόριθμοι Επιλογής Select και Quick-Select Σταύρος Δ. Νικολόπουλος 2016-17 Τμήμα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Webpage: www.cs.uoi.gr/~stavros

Διαβάστε περισσότερα

Διδάσκουσα: Χάλκου Χαρά,

Διδάσκουσα: Χάλκου Χαρά, Διδάσκουσα: Χάλκου Χαρά, Διπλωματούχος Ηλεκτρολόγος Μηχανικός & Τεχνολογίας Η/Υ, MSc e-mail: chalkou@upatras.gr Επιβλεπόμενοι Μη Επιβλεπόμενοι Ομάδα Κατηγορία Κανονικοποίηση Δεδομένων Συμπλήρωση Ελλιπών

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Ασάφεια (Fuzziness) Ποσοτικοποίηση της ποιοτικής πληροφορίας Οφείλεται κυρίως

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα Ν. Μ. Μισυρλής Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών, Πανεπιστήµιο Αθηνών Καθηγητής: Ν. Μ. Μισυρλής () Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα Φεβρουαρίου 0 / ένδρα Ενα δένδρο είναι

Διαβάστε περισσότερα

Παράλληλοι Αλγόριθμοι: Ανάλυση Εικόνας και Υπολογιστική Γεωμετρία. Πέτρος Ποτίκας CoReLab 4/5/2006

Παράλληλοι Αλγόριθμοι: Ανάλυση Εικόνας και Υπολογιστική Γεωμετρία. Πέτρος Ποτίκας CoReLab 4/5/2006 Παράλληλοι Αλγόριθμοι: Ανάλυση Εικόνας και Υπολογιστική Γεωμετρία Πέτρος Ποτίκας CoReLab 4/5/2006 Επισκόπηση Ετικέτες σε συνιστώσες (Component labelling) Hough μετασχηματισμοί (transforms) Πλησιέστερος

Διαβάστε περισσότερα

Τι είναι αλγόριθμος; Υποπρογράμματα (υποαλγόριθμοι) Βασικές αλγοριθμικές δομές

Τι είναι αλγόριθμος; Υποπρογράμματα (υποαλγόριθμοι) Βασικές αλγοριθμικές δομές Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών 2015-16 Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες) http://di.ionio.gr/~mistral/tp/csintro/ Μ.Στεφανιδάκης Τι είναι

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find)

Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find) Ενότητα 9 (Union-Find) ΗΥ240 - Παναγιώτα Φατούρου 1 Έστω ότι S 1,, S k είναι ξένα υποσύνολα ενός συνόλου U, δηλαδή ισχύει ότι S i S j =, για κάθε i,j µε i j και S 1 S k = U. Λειτουργίες q MakeSet(X): επιστρέφει

Διαβάστε περισσότερα

(training data) (test data)

(training data) (test data) Αποθήκες εδοµένων και Εξόρυξη Γνώσης Κατηγοριοποίηση Νίκος Πελέκης, Γιάννης Θεοδωρίδης http://isl.cs.unipi.gr/db/courses/dwdm 1 ΠΑ.ΠΕΙ. Περιεχόµενα Το πρόβληµα της κατηγοριοποίησης Τεχνικές κατηγοριοποίησης

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΔΙΚΤΥΩΝ Δρομολόγηση στο Internet (II) Αλγόριθμοι Distance Vector (Bellman) Αλγόριθμοι Link State (Dijkstra)

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΔΙΚΤΥΩΝ Δρομολόγηση στο Internet (II) Αλγόριθμοι Distance Vector (Bellman) Αλγόριθμοι Link State (Dijkstra) ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΔΙΚΤΥΩΝ Δρομολόγηση στο Internet (II) Αλγόριθμοι Distance Vector (Bellman) Αλγόριθμοι Link State (Dijkstra) Β. Μάγκλαρης maglaris@netmode.ntua.gr www.netmode.ntua.gr 2/11/2015 Άδεια Χρήσης Το

Διαβάστε περισσότερα

ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Ταξινόµηση Mergesort Κεφάλαιο 8. Ε. Μαρκάκης Επίκουρος Καθηγητής

ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Ταξινόµηση Mergesort Κεφάλαιο 8. Ε. Μαρκάκης Επίκουρος Καθηγητής ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Ταξινόµηση Mergesort Κεφάλαιο 8 Ε. Μαρκάκης Επίκουρος Καθηγητής Περίληψη Ταξινόµηση µε συγχώνευση Αλγόριθµος Mergesort Διµερής συγχώνευση Αφηρηµένη επιτόπου συγχώνευση Αναλυτική ταξινόµηση

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ομές εδομένων

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ομές εδομένων Πανεπιστήμιο Πειραιώς Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 3. Στοίβες & Ουρές 2 ομές εδομένων 4 5 Χρήστος ουλκερίδης Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων 4/11/2016 Ανακεφαλαίωση:

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Πολυµέσων. Δρ. Μαρία Κοζύρη Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας

Επεξεργασία Πολυµέσων. Δρ. Μαρία Κοζύρη Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Ενότητα 3: Επισκόπηση Συµπίεσης 2 Θεωρία Πληροφορίας Κωδικοποίηση Θεµελιώθηκε απο τον Claude

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητικές Μέθοδοι σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον

Αριθμητικές Μέθοδοι σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Αριθμητικές Μέθοδοι σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Επίκουρος Καθηγητής Οκτώβριος 2014 Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Οκτώβριος 2014 1 / 42 Αριθμητικές Μέθοδοι

Διαβάστε περισσότερα

Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe, Ελληνική Έκδοση, Δίαβλος, Επιμέλεια Μ.Χατζόπουλος Διαφάνεια 14-1

Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe, Ελληνική Έκδοση, Δίαβλος, Επιμέλεια Μ.Χατζόπουλος Διαφάνεια 14-1 Δίαβλος, Επιμέλεια Μ.Χατζόπουλος Διαφάνεια 14-1 Κεφάλαιο 14 Δομές Ευρετηρίων για Αρχεία Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe Ελληνική Έκδοση, Διαβλος, Επιμέλεια Μ.Χατζόπουλος Θα μιλήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δεντρικά Ευρετήρια 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ δείκτες ως εξής P 1 K 1 P

Διαβάστε περισσότερα

Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: 2 3 Δένδρα, Εισαγωγή και άλλες πράξεις Άλλα Δέντρα: Β δένδρα, Β+ δέντρα, R δέντρα Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου ΕΠΛ231

Διαβάστε περισσότερα

υναμικός Προγραμματισμός

υναμικός Προγραμματισμός υναμικός Προγραμματισμός ιδάσκοντες: Σ. Ζάχος,. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών:. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο ιωνυμικοί Συντελεστές ιωνυμικοί

Διαβάστε περισσότερα

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δεντρικά Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δεντρικά Ευρετήρια Ευαγγελία Πιτουρά 1 Δέντρα Αναζήτησης Ένα δέντρο αναζήτησης (search tree) τάξεως p είναι ένα δέντρο τέτοιο ώστε κάθε κόμβος του περιέχει το πολύ p - 1 τιμές αναζήτησης και ρ δείκτες

Διαβάστε περισσότερα

Ταχεία Ταξινόμηση Quick-Sort

Ταχεία Ταξινόμηση Quick-Sort Ταχεία Ταξινόμηση Quc-Sort 7 4 9 6 2 2 4 6 7 9 4 2 2 4 7 9 7 9 2 2 9 9 Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι Εργαστήριο Γνώσης και Ευφυούς Πληροφορικής 1 Outlne Quc-sort Αλγόριθμος Βήμα διαχωρισμού Δένδρο Quc-sort

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 14. Δομές Ευρετηρίων για Αρχεία. Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe Ελληνική Έκδοση,

Κεφάλαιο 14. Δομές Ευρετηρίων για Αρχεία. Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe Ελληνική Έκδοση, Δίαβλος, Επιμέλεια Μ.Χατζόπουλος Διαφάνεια 14-1 Κεφάλαιο 14 Δομές Ευρετηρίων για Αρχεία Copyright 2007 Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe Ελληνική Έκδοση, Διαβλος, Επιμέλεια Μ.Χατζόπουλος 1 Θα μιλήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων:

Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Αποθήκες Δεδομένων και Εξόρυξη Δεδομένων: Oμαδοποίηση: Μέρος Α http://delab.csd.auth.gr/~gounaris/courses/dwdm/ gounaris/courses/dwdm/ Ευχαριστίες Οι διαφάνειες του μαθήματος σε γενικές γραμμές ακολουθούν

Διαβάστε περισσότερα

Αναγνώριση Προτύπων Ι

Αναγνώριση Προτύπων Ι Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρα 1. Πρωτεύον ευρετήριο (primary index): ορισμένο στο κλειδί διάταξης του αρχείου. Ευρετήρια.

Ευρετήρια. Βάσεις Δεδομένων : Ευρετήρα 1. Πρωτεύον ευρετήριο (primary index): ορισμένο στο κλειδί διάταξης του αρχείου. Ευρετήρια. Ευρετήρια Ένα ευρετήριο (index) είναι μια βοηθητική δομή αρχείου που κάνει πιο αποδοτική την αναζήτηση μιας εγγραφής σε ένα αρχείο Το ευρετήριο καθορίζεται (συνήθως) σε ένα γνώρισμα του αρχείου που καλείται

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων. Δημήτρης Μιχαήλ. Συμβολοσειρές. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο

Δομές Δεδομένων. Δημήτρης Μιχαήλ. Συμβολοσειρές. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Δομές Δεδομένων Συμβολοσειρές Δημήτρης Μιχαήλ Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Συμβολοσειρές Συμβολοσειρές και προβλήματα που αφορούν συμβολοσειρές εμφανίζονται τόσο συχνά που

Διαβάστε περισσότερα

Αλγοριθμικές Τεχνικές

Αλγοριθμικές Τεχνικές Αλγοριθμικές Τεχνικές Παύλος Εφραιμίδης, Λέκτορας http://pericles.ee.duth.gr Αλγοριθμικές Τεχνικές 1 Τεχνικές Σχεδιασμού Αλγορίθμων Ορισμένες γενικές αρχές για τον σχεδιασμό αλγορίθμων είναι: Διαίρει και

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών. Λογισμικό Υπολογιστών Κεφάλαιο 8ο Αλγόριθμοι

Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών. Λογισμικό Υπολογιστών Κεφάλαιο 8ο Αλγόριθμοι Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών Λογισμικό Υπολογιστών Κεφάλαιο 8ο Αλγόριθμοι 1 Έννοια Ανεπίσημα, ένας αλγόριθμος είναι μια βήμα προς βήμα μέθοδος για την επίλυση ενός προβλήματος ή την διεκπεραίωση

Διαβάστε περισσότερα

Merge Sort (Ταξινόμηση με συγχώνευση) 6/14/2007 3:04 AM Merge Sort 1

Merge Sort (Ταξινόμηση με συγχώνευση) 6/14/2007 3:04 AM Merge Sort 1 Merge Sort (Ταξινόμηση με συγχώνευση) 7 2 9 4 2 4 7 9 7 2 2 7 9 4 4 9 7 7 2 2 9 9 4 4 6/14/2007 3:04 AM Merge Sort 1 Κύρια σημεία για μελέτη Το παράδειγμα του «διαίρει και βασίλευε» ( 4.1.1) Merge-sort

Διαβάστε περισσότερα

Χωρικές και Πολυμεσικές Βάσεις Δεδομένων (ΠΜΣ) Ενδεικτικές ερωτήσεις-θέματα για την εξέταση της θεωρίας

Χωρικές και Πολυμεσικές Βάσεις Δεδομένων (ΠΜΣ) Ενδεικτικές ερωτήσεις-θέματα για την εξέταση της θεωρίας Χωρικές και Πολυμεσικές Βάσεις Δεδομένων (ΠΜΣ) Ενδεικτικές ερωτήσεις-θέματα για την εξέταση της θεωρίας 1. Ποια είναι τα βασικά πλεονεκτήματα ενός παραδοσιακού σχεσιακού συστήματος βάσεων δεδομένων και

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση Προβλημάτων 1

Επίλυση Προβλημάτων 1 Επίλυση Προβλημάτων 1 Επίλυση Προβλημάτων Περιγραφή Προβλημάτων Αλγόριθμοι αναζήτησης Αλγόριθμοι τυφλής αναζήτησης Αναζήτηση πρώτα σε βάθος Αναζήτηση πρώτα σε πλάτος (ΒFS) Αλγόριθμοι ευρετικής αναζήτησης

Διαβάστε περισσότερα