Data mining жауаптары! Data mining негізгі ерекшелігі

Кластерлеу (Clustering). Кластерлеу-жіктеу идеясының логикалық жалғасы. Бұл тапсырма күрделірек, кластерлеудің ерекшелігі-объектілердің кластары бастапқыда алдын-ала анықталмаған. Кластерлеудің нәтижесіобъектілерді топтарға бөлу. Кластерлеу мәселесін шешу әдісінің мысалы: Кохоненнің өзін - өзі ұйымдастыратын карталарының нейрондық желілерінің ерекше түрін "мұғалімсіз" оқыту.
Қауымдастық (Associations). Ассоциативті ережелерді іздеу мәселесін шешу барысында деректер жиынтығындағы байланысты оқиғалар арасындағы заңдылықтар ізделеді. Қауымдастық пен Data Mining-тің алдыңғы екі тапсырмасынан айырмашылығы үлгіні іздеу талданған объектінің қасиеттері негізінде емес, бір уақытта болатын бірнеше оқиғалар арасында жүзеге асырылады. Ассоциативті ережелерді іздеу мәселесін шешудің ең танымал алгоритмі-Apriori алгоритмі.
Тізбектелген (Sequence) немесе тізбектелген қауымдастық (sequential association). Тізбектелген транзакциялар арасындағы уақыт үлгілерін табуға мүмкіндік береді. Тізбектіліктің міндеті Ассоциацияға ұқсас, бірақ оның мақсаты бір уақытта болатын оқиғалар арасында емес, уақытпен байланысты оқиғалар арасында (яғни белгілі бір уақыт аралығында болатын) заңдылықтарды құру болып табылады. Басқаша айтқанда, бірізділік уақытқа байланысты оқиғалар тізбегінің жоғары ықтималдығымен анықталады. Шын мәнінде, қауымдастық-бұл уақыттың артта қалуы нөлге тең болатын дәйектіліктің ерекше жағдайы. Бұл Data Mining тапсырмасы сериялық шаблондарды табу міндеті деп те аталады (sequential pattern). Тізбектелген ережесі: x оқиғасынан кейін белгілі бір уақыттан кейін Y оқиғасы болады.
Болжау (Forecasting). Тарихи деректердің ерекшеліктері негізінде болжау мәселесін шешу нәтижесінде мақсатты сандық көрсеткіштердің жетіспейтін немесе болашақ мәндері бағаланады. Мұндай тапсырмаларды шешу үшін математикалық статистика әдістері, нейрондық желілер және т. б. кеңінен қолданылады.
Ауытқуларды немесе шығарындыларды анықтау (Deviation Detection), ауытқуларды немесе шығарындыларды талдау. Бұл мәселені шешудің мақсаты-деректердің жалпы жиынтығынан ерекшеленетін деректерді анықтау және талдау, сипаттамасыз шаблондарды анықтау.