билеты все

Сколько и каких закономерностей позволяют выделить методы иад?

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, выявляемых методами Data Mining:

1)ассоциация: высокая вероятность связи событий друг с другом (один товар часто приобретается вместе с другим);

2)последовательность: высокая вероятность цепочки связанных во времени событий (в течение определенного срока после приобретения одного товара будет с высокой степенью вероятности приобретен другой);

3)классификация: имеются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект (обычно при этом на основании анализа уже классифицированных событий формулируются некие правила);

4)кластеризация: закономерность, сходная с классификацией и отличающаяся от нее тем, что сами группы при этом не заданы — они выявляются автоматически в процессе обработки данных;

5)временные закономерности: наличие шаблонов в динамике поведения тех или иных данных (сезонные колебания спроса на те или иные товары либо услуги), используемых для прогнозирования.

Методы ИАД:

Непосредственное использование обучающих данных (Data Retention):

Рассуждения на основе анализа прецедентов. Алгоритм типа Lazy – learning:

Метод ближайшего соседа - NN,
Метод к-ближайшего соседа – k-NN,
Метод NGE

Выявление и использование формализованных закономерностей (Data Distillation)

Методы логической индустрии
- Деревья решений
- Индустрия правил
Методы вывода уравнений

Статистика
- Ряды динамики
- Корреляционно – регрессионный анализ
- Нелинейная
Нейронные сети

Содержание