Proceduri și algoritmi în clasificarea statistică pentru mineritul datelor

|

Proceduri frecventiste Lucrările timpurii privind clasificarea statistică au fost întreprinse de Fisher, în contextul problemelor cu două grupuri, ceea ce a condus la funcția discriminantă liniară a lui Fisher ca regulă pentru atribuirea unui grup unei noi observații. Această lucrare … Citeşte mai mult

Clasificări statistice în mineritul datelor

|

În învățarea automată și statistică, clasificarea statistică este problema identificării căruia dintr-un set de categorii (subpopulații) îi aparține o nouă observație, pe baza unui set de antrenament de date care conține observații (sau instanțe) a căror apartenență la categorie este … Citeşte mai mult

Taxonomia mineritului web – Mineritul conținutului web

|

Taxonomia mineritului web este prezentată în Fig. 3. și este descrisă în continuare. (Taxonomia mineritului web) Mineritul conținutului web este folosit pentru a extrage informații utile și relevante din datele de conținut care includ date structurate, semistructurate și nestructurate [6]. … Citeşte mai mult

Analiza datelor prin clustering pe bază de densitate în mineritul datelor

|

În clusteringul bazată pe densitate, clusterele sunt definite ca zone cu o densitate mai mare decât restul setului de date. Obiectele din aceste zone împrăștiate – care sunt necesare pentru a separa clusterele – sunt de obicei considerate a fi … Citeşte mai mult

Analiza clusterelor în mineritul datelor: Clustering bazat pe distribuție

|

Modelul de clustering cel mai strâns legat de statistică se bazează pe modele de distribuție. Clusterele bazate pe distribuție pot fi apoi definite cu ușurință ca obiecte aparținând cel mai probabil aceleiași distribuții. O proprietate convenabilă a acestei abordări este că … Citeşte mai mult

Clustering bazat pe centroid în mineritul datelor (data mining)

|

În clustering bazat pe centroid, clusterele sunt reprezentate de un vector central, care poate să nu fie neapărat membru al setului de date. Când numărul de clustere este fixat la k, clusteringul prin k-medii oferă o definiție formală ca o … Citeşte mai mult

Oportunități și provocări în mineritul web

|

Informațiile eterogene disponibile pe web și caracteristicile specifice oferă o oportunitate excelentă, precum și provocări pentru cercetătorii pentru mineritul web. Câteva caracteristici sunt următoarele: Informațiile de pe web sunt foarte mari și cresc rapid. De asemenea, aceste informații uriașe sunt disponibile … Citeşte mai mult

Analiza clusterelor în mineritul datelor: Clustering bazat pe conectivitate (Clustering ierarhic)

|

Clusteringul bazată pe conectivitate, cunoscut și sub denumirea de clustering ierarhic, se bazează pe ideea de bază că obiectele sunt mai mult legate de obiectele din apropiere decât de obiectele aflate la distanță. Acești algoritmi conectează „obiecte” pentru a forma … Citeşte mai mult

Evaluarea și implementarea datelor în procesul de asociere în mineritul datelor (data mining)

|

13) Deci am evaluat prima rulare a modelului nostru. Nu s-au găsit reguli. Nu sunt multe de evaluat acolo, nu? Deci, să revenim la perspectiva designului și să aruncăm o privire asupra acelor parametri pe care i-am evidențiat pe scurt … Citeşte mai mult

Modelarea datelor în modelul de mineritul datelor cu regulile de asociere

|

8) Reveniți la perspectiva designului. Vom folosi doi operatori specifici pentru a genera modelul nostru de mineritul datelor cu regulile de asociere. Înțelegeți că există mulți alți operatori oferiți în RapidMiner care pot fi utilizați în modele de reguli de asociere. … Citeşte mai mult

Analiza clusterelor în mineritul datelor

|

(Rezultatul unei analize de cluster, prezentat ca o colorare a pătratelor în trei grupuri.) Analiza clusterelor sau clustering (grupare) este sarcina de a grupa un set de obiecte în așa fel încât obiectele din același grup (numit cluster) să fie … Citeşte mai mult

Mineritul web versus alte tehnici conexe

|

Mineritul web vs. Recuperarea informațiilor Recuperarea informațiilor preia automat documentele relevante, precum și unele documente neimportante. Folosește etapa de clasificare a mineritului web pentru indexarea documentelor preluate, astfel încât căutarea devine eficientă. Mineritul web vs. Extragerea informațiilor Extragerea informațiilor extrage faptele utile … Citeşte mai mult

1 2 3 4 5