Data Mining Knowledge Discovery

Интеллектуальный анализ данных

Структура интеллектуальной системы

Преференции - предпочтения
56. Основные подходы к формированию базы знаний интеллектуальной системы

1.

2.

Этапы:

1- свободный поиск (поиск закономерностей при анализе данных)

2- прогностическое моделирование

3- валидация (проверка правильности закономерностей) – не всегда

4- анализ исключений

Типы закономерностей (возникающие в результате анализа):

1- Ассоциации (связь событий); в 80% если человек покупает чипсы, то он покупает колу, следовательно они должны стоять рядом.

2- Последовательности (связб событий, но когда есть временные зависимости); если человек покупает дом, то в 60% случаев следущей его покупкой будет холодильник.

3- Классификация (задаются классы объектов и обучающие выборки (положительные и отрицательные), определяются правила, определяющие относятся объекты к данному классу или нет).

4- Кластеризация (отличие от классификации в том, что классы априорно не задаются)

5- Прогнозирование.

Дата добавления: 2015-01-03