findones.ru viagra for sale

    Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Свойства методов Data Mining 2


Напомним, что в основу технологии Data Mining положена концепция шаблонов, представляющих собой закономерности. В результате обнаружения этих, скрытых от невооруженного глаза закономерностей решаются задачи Data Mining. Различным типам закономерностей, которые могут быть выражены в форме, понятной человеку, соответствуют определенные задачи Data Mining.

Задачи (tasks) Data Mining иногда называют закономерностями (regularity) [16] или техниками (techniques) [17].

Единого мнения относительно того, какие задачи следует относить к Data Mining, нет. Большинство авторитетных источников перечисляют следующие: классификация, кластеризация, прогнозирование, ассоциация, визуализация, анализ и обнаружение отклонений, оценивание, анализ связей, подведение итогов.

Цель описания, которое следует ниже, - дать общее представление о задачах Data Mining, сравнить некоторые из них, а также представить некоторые методы, с помощью которых эти задачи решаются. Наиболее распространенные задачи Data Mining - классификация, кластеризация, ассоциация, прогнозирование и визуализация - будут подробно рассмотрены в последующих лекциях. Таким образом, задачи подразделяются по типам производимой информации [18], это наиболее общая классификация задач Data Mining. Дальнейшее детальное знакомство с методами решения задач Data Mining будет представлено в следующем разделе курса.