Технология Data Mining. Методы классификации и кластеризации
Краткая характеристика основных методов Data Mining Классификация по принципу работы с данными разбивает методы Data Mining на две крупные категории: методы, связанные с непосредственным использованием (сохранением) данных. Данные в ходе обработки детализируются при построении прогностической модели или в ходе анализа исключений. Однако такие методы малоэффективны при работе с крупными массивами данных. Методики этой категории применяются в формах кластерного анализа, метода ближайшего соседа, метода k-ближайшего соседа, рассуждений по аналогии. дистилляция шаблонов - формирование и применение закономерностей, имеющих упорядоченный вид, то есть извлечение информации из изначальных данных с ее преобразованием в определенную систематизированную конструкцию. Технологии этой группы представлены логическими, визуализирующими, кросс-табуляционными и базирующимися на уравнениях методами. Задействование этих методов обеспечивает эффективное применение полученных в ходе свободного поиска результатов (они более компактны по сравнению с базами данных) и преобразование этих сведений в понятные для пользователей закономерности. Краткая характеристика основных методов Data Mining В свою очередь, способы логической аналитики делятся на подклассы, к которым относятся постановка нечетких запросов, использование символьных правил, деревьев решений и генетических алгоритмов. Технологии кросс-табуляции основаны на применении так называемых агентов, байесовских сетей и визуальных кросс-таблиц. Статметоды и нейронные сети объединяются в методы на основе уравнений. Существует еще одна разбивка методов Data Mining - по принципам применения математических моделей в обучении. Здесь выделяются две группы: статистические методы, в которых используется усредненный опыт по данным, накопившимся в БД за длительный период. При использовании статметодов предварительно анализируется природа статистических данных, выявляются связи и закономерности, осуществляется многомерный статистический анализ, строятся динамические модели и прогноз на основе временных рядов; кибернетические методы, в которых используются основы компьютерной математики и технологии искусственного интеллекта. В число таких методов входят: эволюционное программирование, нейросети, системы обработки экспертных знаний. *К кибернетическим методам также относятся ассоциативные правила, деревья решений, нечеткая логика, генетические алгоритмы.
Slaidy.com
