Кибернетические методы Data Mining
Второе направление Data Mining - это множество подходов, объединенных идеей компьютерной математики и использования теории искусственного интеллекта.
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.
Дата добавления: 2015-09-28; просмотров: 1074;