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從資料庫中發現有價值的知識，將隱含的、未知的及潛在有用的資訊粹取出的過程 。

Graduate Institute of Civil and Disaster Prevention Engineering. 題目 ： 一個 資料挖掘的多值及循序標籤決策樹分類法 講 者 ： 銘傳大學 資訊管理學系 許 昌 齡 教授 時間 ： 民國 100 年 12 月 21 日. 参 、 多值及多標籤決策樹 分類 :. 摘要：. 從資料庫中發現有價值的知識，將隱含的、未知的及潛在有用的資訊粹取出的過程 。. 壹、 MMC 及 MMDT 演算法 :. A multi-valued and multi-labeled data set. 多值多標籤之資料.

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從資料庫中發現有價值的知識，將隱含的、未知的及潛在有用的資訊粹取出的過程 。

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  1. Graduate Institute of Civil and Disaster Prevention Engineering 題目：一個資料挖掘的多值及循序標籤決策樹分類法 講者：銘傳大學 資訊管理學系 許昌 齡 教授 時間：民國100年12月21日 参、多值及多標籤決策樹分類: 摘要： • 從資料庫中發現有價值的知識，將隱含的、未知的及潛在有用的資訊粹取出的過程。 壹、MMC及MMDT演算法: A multi-valued and multi-labeled data set 多值多標籤之資料 Ex: if the product ‘p5’ with color ‘yellow’ and ‘blue’ belongs to 2 product bundles or 2 market segments (Kotler, 1999) ‘B’ and ‘C’, we say that the product ‘p5’ has multiple class labels ‘B, C’. 假設產品p2由製造商B生產，此產品的顏色有yellow、green及black三種，一雙球鞋可以同時擁有多款顏色，且分別在S2和S4兩個市場區隔銷售，此為典型的多值多標籤資料 貳、決策樹分類法: 肆、MSDT演算法: 結語： 實驗結果說明MSDT 不僅能從大量的多值及循序標籤資料集來發掘出分類規則而且得到具說服性的精準度和規則良好度，也解決了MMC及MMDT不能處理的多值和循序標籤問題。 指導教授：陳彥璋 學生：林威再、曾明義 製

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