ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام المصنف C4.5 في تمييز سمة الكائن : دراسة مقارنة

المصدر: تنمية الرافدين
الناشر: جامعة الموصل - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الطالب، غيداء عبدالعزيز (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الدباغ، رائد عبدالقادر حامد (م. مشارك), الفخري، نعمة عبدالله (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 28, ع 81
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2006
الصفحات: 119 - 132
ISSN: 1609-591X
رقم MD: 419283
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: إن تعدين البيانات فعالية الحصول على المعرفة لتحقيق هدف أساس وهو اكتشاف الحقائق الخفية (Hidden Facts) التي تتضمنها قواعد البيانات وذلك من خلال استخدام تقنيات متعددة تشتمل على الذكاء الاصطناعي، التحليلات الإحصائية، تقنيات ونمذجة البيانات ... الخ. فأن عملية تعدين البيانات تولد نماذج وعلاقات واضحة في البيانات والتي تساعد على توقع النتائج في المستقبل. وقد ظهرت العديد من الخوارزميات التي في هذا المجال، وترتب عليها مقارنة بين هذه الخوارزميات لاختبار الخوارزمية المناسبة في الحصول على نتائج أفضل. وقد هدف البحث إلى استخدام المصنف C4.5 وربطها مع الشبكة العصبية نوع - Back Propagation (BP) وذلك لتكوين نموذج تصنيف يحمل خواص الطرفين، فضلا عن مقارنة النتائج المستحصلة مع نتائج التصنيف باستخدام الحزمة البرمجية الجاهزة Minitab وتوصل البحث إلى أن المعادلات الخاصة بالمصنف C4.5 كانت أكفأ في الأداء وخاصة بعد ربطها بالشبكة العصبية BP لإزالة التناقض والتشويش الموجود في البيانات، كما عززت النتائج من افضليه استخدام لغات البرمجة مقارنة بنتائج التطبيق الجاهزة

Data mining is an action to obtain the knowledge to achieve the main purpose that is detecting hidden facts which contain database by using various techniques that include artificial intelligent, statistic analysis, techniques and modeling. Data mining method brings models and obvious relations in data which help to expect future results. Algorithm appears in this field which indicates comparisons between algorithm to choose the suitable one to have the best results. This paper aims at using classification algorithms. C4.5 and connect it with neural nets (Back propagation BP) to form a classification model hold a two methods characteristics. In addition to comparing the total results with the classification results by using Minitab. This paper results in classified equation C4.5 which is sufficient in performance especially after connecting it with the neural net BP to erase the contradictions in data. The results also confirm the importance to use programming language in achieving the best in comparison with the results of ready made applications.

ISSN: 1609-591X