Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України Національний університет «Львівська політехніка» Кафедра АСУ Звіт з лабораторної роботи №1 з дисципліни: «Інтелектуальний аналіз даних» на тему: «Методи побудови правила класифікації.»  Мета: Оволодіти методами побудови правил класифікації та навчитись застосовувати ці знання на практиці. Теоретична частина: Data Mining – сукупність методів виявлення в даних раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних і доступних інтерпретацій знань, необхідних для прийняття рішень в різноманітних сферах людської діяльності. Завдання класифікації Класифікація є найбільш простою і одночасно найбільш часто розв'язуваною задачею Data Mining. Зважаючи на поширеність задач класифікації необхідне чітке розуміння суті цього поняття. Наведемо кілька визначень. Класифікація - системний розподіл досліджуваних предметів, явищ, процесів за родами, видами, типами, з якими-небудь істотними ознаками для зручності їх дослідження; угрупування вихідних понять і розташування їх у певному порядку, що відбиває ступінь цієї схожості. Класифікація - впорядкована по деякому принципу множина об'єктів, які мають подібні класифікаційні ознаки (одну або декілька властивостей), обраних для визначення схожості або відмінності між цими об'єктами. Класифікація вимагає дотримання наступних правил: В кожному акті поділу необхідно застосовувати тільки одну ознаку; Розподіл має бути пропорційним, тобто загальний обсяг видових понять повинен дорівнювати обсягу діленого родового поняття; Члени поділу повинні взаємно виключати один одного, їх обсяги не повинні перехрещуватися; Розподіл має бути послідовним. Розрізняють: допоміжну (штучну) класифікацію, яка проводиться за зовнішніми ознаками і служить для надання множині предметів (процесів, явищ) потрібного порядку; природну класифікацію, яка проводиться по істотних ознаках, що характеризують внутрішню спільність предметів і явищ. Вона є результатом і важливим засобом наукових досліджень, тому передбачає і закріплює результати вивчення закономірностей об'єктів, що класифікуються. В залежності від обраних ознак, їх поєднання та процедури поділу понять класифікація може бути: простою - поділ родового поняття тільки за ознакою і тільки один раз до розкриття усіх видів. Прикладом такої класифікації є дихотомія, при якій членами поділу бувають тільки два поняття, кожне з яких є суперечним іншому (тобто дотримується принцип: "А і не А"); складною - застосовується для поділу одного поняття з різних підстав і синтезу таких простих розподілів в єдине ціле. Прикладом такої класифікації є періодична система хімічних елементів. Під класифікацією будемо розуміти віднесення об'єктів (спостережень, подій) до одного з наперед відомих класів. Алгоритм побудови 1-правил Розглянемо найпростіший алгоритм формування елементарних правил для класифікафії об’єкту. Він будує правила по значенню одної незалежної змінної, тому в літературі його часто називають «1-правило» (1-rule) або коротко 1R-алгоритм. Ідея алгоритму дуже проста. Для будь-якого можливого значення кожної незалежної змінної формується правило, яке класифікує об’єкти із навчальної вибірки. При цьому в заключній частині правила вказується значення залежної змінної, яке найбільш часто зустрічається в об’єктів із вибраним значенням незалежної змінної. В даному випадку помилкою правила буде кількість об’єктів, які мають те ж значення поточної змінної, але не відносяться до вибраного класу. Таким чином, для кожної змінної буде отримано набір правил (для кожного значення). Оцінивши ступінь помилки кожного набору, вибирається змінна, для якої побудовані правила з найменшою помилкою. Класифікація за допомогою дерев рішень Дерево прийняття рішень - це дерево, в листках якого стоять значення цільової функції, а в інших вузлах - умови переходу (наприклад "СТАТЬ є ЧОЛОВІЧА"), що визначають по якому з ребер йти. Якщо для даного спостереження умова істина то здійснюється перехід по лівому ребру, якщо ж брехня - по правому. Основні ме...