Jesu li svi obrasci zanimljivi u rudarenju podataka?
Jesu li svi obrasci zanimljivi u rudarenju podataka?

Video: Jesu li svi obrasci zanimljivi u rudarenju podataka?

Video: Jesu li svi obrasci zanimljivi u rudarenju podataka?
Video: Is Genesis History? - Watch the Full Film 2024, Novembar
Anonim

Za razliku od tradicionalnog zadatka modeliranja podaci -gde je cilj opisati sve of the podaci sa jednim modelom- uzorci opisati samo dio podaci [27]. Naravno, mnogi dijelovi podaci , a samim tim i mnoge uzorci , nisu zanimljivo at sve . Cilj od pattern mining je otkriti samo one koji jesu.

Ovdje, može li sistem rudarenja podataka generirati sve zanimljive obrasce?

A sistem rudarenja podataka ima potencijal da generirati hiljade ili čak milione uzorci , ili pravila. onda „su sve of the zanimljivi uzorci ?” Obično ne samo mali dio uzorci potencijalno generisano bi zapravo bilo od interesa za svakog korisnika.

Isto tako, da li je proces otkrivanja obrazaca u podacima? Uzorak prepoznavanje je automatizovano prepoznavanje uzorci i pravilnosti u podaci . Uzorak prepoznavanje je usko povezano sa veštačkom inteligencijom i mašinskim učenjem, zajedno sa aplikacijama kao što su podaci rudarenje i otkrivanje znanja u bazama podataka (KDD), a često se koristi naizmjenično sa ovim terminima.

U vezi s tim, koji su obrasci u rudarenju podataka?

Stvarni rudarenje podataka zadatak je poluautomatska ili automatska analiza velikih količina podaci izdvojiti ranije nepoznato, zanimljivo uzorci kao što su grupe podaci zapisi (analiza klastera), neobični zapisi (detekcija anomalija) i zavisnosti (pravilo pridruživanja rudarstvo , sekvencijalno pattern mining ).

Šta je učestalost šablona u analitici podataka?

A analiza frekvencije uzorka upoređuje regularni izraz uzorci nalazi u vrijednostima za navedeno polje i izvodi a frekvencijska analiza na osnovu uzorci pronađeno. Kreira izvještaj za svako polje koje navodi svako polje uzorak zajedno sa brojem puta svaki uzorak javlja.

Preporučuje se: