Mineritul datelor (data mining) în știință și inginerie

|

În ultimii ani, mineritul datelor (data mining) a fost utilizată pe scară largă în domeniile științei și ingineriei, cum ar fi bioinformatică, genetică, medicină, educație și ingineria energiei electrice. În studiul geneticii umane, extragerea secvenței ajută la abordarea obiectivului important … Citeşte mai mult

Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)

|

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de … Citeşte mai mult

Mineritul datelor spațiale. Alte aplicații în data mining

|

Mineritul datelor spațiale Mineritul datelor spațiale este aplicarea metodelor de minerit a datelor la datele spațiale. Obiectivul final al mineritului datelor spațiale este de a găsi modele în date cu privire la geografie. Până acum, mineritul de date și sistemele de … Citeşte mai mult

Regresia liniară în mineritul datelor (data mining)

|

În regresia liniară, specificația modelului este aceea că variabila dependentă, y, este o combinație liniară a parametrilor (dar nu trebuie să fie liniară în variabilele independente). De exemplu, în regresia liniară simplă pentru modelarea a n puncte de date există … 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

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

Algoritmi în învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)

|

Proces (Setul de articole frecvente, unde culoarea casetei indică câte tranzacții conțin combinația de articole. Rețineți că nivelurile inferioare ale rețelei pot conține cel mult numărul minim de articole ale părinților lor; de exemplu. {ac} poate avea numai cel mult min(a, c) … Citeşte mai mult

Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor (Data Mining)

|

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de … Citeşte mai mult

Descoperirea proceselor de afaceri în mineritul de date (Data Mining)

|

Descoperirea proceselor de afaceri (Business process discovery, BPD) legată de procesele de minerit este un set de tehnici care construiesc automat o reprezentare a proceselor de afaceri curente ale unei organizații și a variațiilor majore ale procesului. Aceste tehnici folosesc … Citeşte mai mult

Manipularea datelor inconsistente în mineritul datelor (Data Mining) cu RapidMiner

|

Datele inconsecvente sunt diferite de datele lipsă. Datele inconsecvente apar atunci când o valoare există, dar acea valoare nu este validă sau semnificativă. Referiți-vă la Figura 3-25; o versiune de aproape a acelei imagini este prezentată aici ca Figura 3-29. … Citeşte mai mult

Reducerea datelor în mineritul datelor (Data Mining) cu RapidMiner

|

Următorul set de pași vă va învăța să reduceți numărul de observații din setul de date prin procesul de filtrare. 1) În caseta de căutare din fila Operators, tastați cuvântul „filter”. Acest lucru vă va ajuta să găsiți operatorul „Filter … Citeşte mai mult

Detectarea anomaliilor în mineritul datelor (Data Mining)

|

În data mining, detectarea anomaliilor (de asemenea, detectarea valorilor aberante) este identificarea elementelor, evenimentelor sau observațiilor care nu sunt conforme cu un model așteptat sau cu alte elemente dintr-un set de date. De obicei, elementele anormale se vor traduce într-un … Citeşte mai mult

1 2 3 4