Главная Случайная страница



Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать неотразимый комплимент Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника







Методика извлечения знаний





Knowledge Discovery in Databases (KDD) – это процесс поиска полезных знаний в "сырых" данных. KDD включает в себя вопросы: подготовки данных, выбора информативных признаков, очистки данных, применения методов Data Mining (DM), постобработки данных и интерпретации полученных результатов. Безусловно, "сердцем" всего этого процесса являются методы DM, позволяющие обнаруживать знания. Этими знаниями могут быть правила, описывающие связи между свойствами данных (деревья решений), часто встречающиеся шаблоны (ассоциативные правила), а также результаты классификации (нейронные сети) и кластеризации данных (карты Кохонена) и т.д.

Knowledge Discovery in Databases не задает набор методов обработки или пригодные для анализа алгоритмы, он определяет последовательность действий, которую необходимо выполнить для того, чтобы из исходных данных получить знания. Данный подход универсальный и не зависит от предметной области, что является его несомненным достоинством. Deductor – полнофункциональная платформа для решения задач Knowledge Discovery in Databases, позволяющая провести все вышеописанные шаги.

Несмотря на большое количество разнообразных бизнес-задач, почти все они решаются по единой методике Knowledge Discovery in Databases. Она описывает не конкретный алгоритм или математический аппарат, а последовательность действий, которую необходимо выполнить для построения модели (извлечения знания). Данная методика не зависит от предметной области, это набор атомарных операций, комбинируя которые, можно получить нужное решение. Выглядит она примерно как изображено на схеме ниже.[2]


Рис. 1.1 Методика извлечения знаний

Из данного рисунка следует, что методика извлечения знаний состоит из следующих этапов:








Date: 2015-07-11; view: 349; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2021 year. (0.007 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию