کشف قوانین وابستگی در داده کاوی

کشف قوانین وابستگی نقطه آغازی برای رونق رشته داده کاوی بود. در این مقاله تیم پی سی اسکریپت اطلاعات خوبی در خصوص این رشته و چگونگی کشف قوانین وابستگی در اختیار شما قرار می دهد.

مقدمه :

هدف از این اراِئه و تحقیق “کشف قوانین وابستگی در داده کاوی” بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .داده کاوی دارای محاسن فراوانی است .

از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف از کتب اشاره کرد .
سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند . علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را سازماندهی کنند . پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود . به همین دلیل , نیاز به تکنیکی بود که از میان انبوه داده معنی استخراج کند و داده کاوی به همین منظور ایجاد و رشد یافت.