Data mining жауаптары! Data mining негізгі ерекшелігі
Download 0.76 Mb.
|
Data mining сұрақтар жауабымен (1)-3
- Bu sahifa navigatsiya:
- Data Mining әдістерін Data Mining міндеттеріне сәйкес жіктелуі
- Data Mining- тегі болжау әдістері
- Data Mining тапсырмаларының тізімі
- Жіктеу (Classification).
|
Деректер визуализациясы
Суреттер, графиктер, диаграммалар, кестелер мен диаграммалар арқылы ақпарат беру болып табылады. Визуализацияның мәнділігі деректер қамтылған ақпаратты нақты анықтау және көрсету мүмкіндігін беретіндігінде. Жобалауды визуализациялауда қаншалықты айқын деректердің көрнекі әдістерін дамыту кезінде IT мамандар мен дизайнерлер тең дәрежеде қатысады. Ең түрлі мәселелерді шешу деректер визуализациясы көмегімен орындалады. Data Mining әдістерін Data Mining міндеттеріне сәйкес жіктелуі Екі топпен сегменттеу (жіктеу және кластерлеу мәселесіне) және болжау тапсырма проблемасын шешу Data Mining- тегі болжау әдістері Болжалды әдістері белгісіз болжау / болжау үшін кейбір айнымалылардың мәндерін (хабар-ошарсыз кеткен) немесе өзге де (мақсатты) айнымалылардың мәндерін болашақта пайдаланыңыз. Болжалды нәтижелер алуға бағытталған әдістер, мысалы, нейрондық желілер сияқты әдістер, шешім ағаштары, сызықтық Регрессия, жақын көршісі, қолдау вектор машиналары және басқалар. Data Mining тапсырмаларының тізімі Data Mining тапсырмалары Data Mining технологиясы заңдылықтарды білдіретін шаблондар тұжырымдамасына негізделген. Көзге көрінбейтін осы заңдылықтарды табу нәтижесінде Data Mining міндеттері шешіледі. Адамға түсінікті түрде білдіруге болатын заңдылықтардың әртүрлі түрлері Data Mining-тің белгілі бір міндеттеріне сәйкес келеді. Data Mining тапсырмаларын (tasks) кейде заңдылықтар (regularity) немесе технмкалар (techniques) деп атайды. Әдетте мыналар бөлінеді: жіктеу, кластерлеу, болжау, ассоциация, визуализация, ауытқуларды талдау және анықтау, бағалау, байланыстарды талдау, қорытындылау. Жіктеу (Classification). Data Mining-тің ең қарапайым және кең таралған міндеті. Жіктеу мәселесін шешу нәтижесінде зерттелетін мәліметтер жиынтығы объектілерінің топтарын сипаттайтын белгілер - кластар анықталады; осы белгілер бойынша жаңа объектіні белгілі бір класқа жатқызуға болады. Жіктеу мәселесін шешу үшін келесі әдістерді қолдануға болады: жақын көрші (Nearest Neighbor); k-жақын көрші (Knearest Neighbor); Байес желілері (Bayesian Networks); шешім ағаштарын индукциялау; нейрондық желілер (neural networks). Download 0.76 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|