Основные методы и задачи Data Mining.

Основные методы и задачи Data Mining можно разбить на 5 классов:

  1. Классификация
  2. Регрессия – установление зависимости между входными и выходными данными
  3. Кластеризация – группировка объектов наблюдение событий на основе данных описывающих свойства объектов. Объекты внутри кластера группы должны быть «похожими» друг на друга в соответствии с выбранной мерой близости и отличатся от других которые не вошли. Число кластеров заранее не известно
  4. Ассоциация – выявление закономерностей между связанными событиями
  5. Последовательные шаблоны – задача установления закономерностей между связанными во времени событиями.

Ассоциацию и последовательные шаблоны называют анализом связи




Читайте также

Data Mining - общие сведения

Технология Data Mining – имеет несколько определений и дословно переводится как добыча…

Технология KDD (Knowledge discovery data-bases)

Технология KDD получила свое название в 1989 году. Представляет собой технологию извлечение…


Подпишись на нашу группу в контакте и будь в курсе обновлений:


Статистика VkPlayer




Комментарии (0)







Разрешённые теги: <b><i><br>Добавить новый комментарий: