Data Mining


Классификация технологических методов Data Mining - часть 4


К этой группе относятся такие методы:

  • искусственные нейронные сети (распознавание, кластеризация, прогноз);
  • эволюционное программирование (в т.ч. алгоритмы метода группового учета аргументов);
  • генетические алгоритмы (оптимизация);
  • ассоциативная память (поиск аналогов, прототипов);
  • нечеткая логика;
  • деревья решений;
  • системы обработки экспертных знаний.

Методы Data Mining также можно классифицировать по задачам Data Mining.

В соответствии с такой классификацией выделяем две группы. Первая из них - это подразделение методов Data Mining на решающие задачи сегментации (т.е. задачи классификации и кластеризации) и задачи прогнозирования.

В соответствии со второй классификацией по задачам методы Data Mining могут быть направлены на получение описательных и прогнозирующих результатов.

Описательные методы служат для нахождения шаблонов или образцов, описывающих данные, которые поддаются интерпретации с точки зрения аналитика.

К методам, направленным на получение описательных результатов, относятся итеративные методы кластерного анализа, в том числе: алгоритм k-средних, k-медианы, иерархические методы кластерного анализа, самоорганизующиеся карты Кохонена, методы кросс-табличной визуализации, различные методы визуализации и другие.

Прогнозирующие методы используют значения одних переменных для предсказания/прогнозирования неизвестных (пропущенных) или будущих значений других (целевых) переменных.

К методам, направленным на получение прогнозирующих результатов, относятся такие методы: нейронные сети, деревья решений, линейная регрессия, метод ближайшего соседа, метод опорных векторов и др.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -