Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Zber a príprava údajov:
* Zhromažďovanie údajov: Zahŕňa to získanie nespracovaných údajov z rôznych zdrojov, ktoré by mohli zahŕňať databázy, súbory, senzory, zoškrabovanie webu atď. Kvalita a množstvo údajov významne ovplyvňujú úspech extrakcie vzorov.
* Čistenie údajov: Tento rozhodujúci krok zahŕňa zvládnutie chýbajúcich hodnôt (imputácia alebo odstránenie), riešenie odľahlých hodnôt (odstránenie alebo transformácia) a korekcia nezrovnalostí alebo chýb v údajoch. Môžu sa použiť aj techniky znižovania hluku.
* Transformácia údajov: Zahŕňa to prevod údajov na vhodný formát pre algoritmy ťažby vzorov. To môže zahŕňať normalizáciu (škálovacie funkcie do podobného rozsahu), inžinierstvo funkcií (vytváranie nových funkcií z existujúcich funkcií) alebo zníženie dimenzie (zníženie počtu funkcií pri zachovaní dôležitých informácií).
2. Ťažba vzoru:
Toto je základný krok, v ktorom sa na objavovanie vzorov aplikujú algoritmy. Výber algoritmu závisí od typu údajov a od typu hľadaných vzorov. Bežné techniky zahŕňajú:
* Časté ťažba vzoru: Algoritmy ako Apriori, FP-Rrowth a ECLAT nájdu časté položky v transakčných údajoch (napr. Analýza trhového koša).
* Association Rule Ining: Tieto algoritmy (ako napríklad Apriori a FP-Rrowth) stavajú na častej ťažbe vzorov, aby objavili pravidlá, ktoré opisujú vzťahy medzi položkami (napr. „Zákazníci, ktorí si kúpili Y“).
* klastrovanie: Algoritmy ako K-prostriedky, hierarchické zoskupovanie a DBSCAN zoskupujú podobné dátové body spolu, odhaľujúce zhluky alebo segmenty v rámci údajov.
* Klasifikácia: Algoritmy, ako sú rozhodovacie stromy, podporné vektorové stroje (SVM) a naivné Bayes, vytvárajú modely na predpovedanie kategorických výsledkov založených na vstupných funkciách (napr. Klasifikácia zákazníkov ako vysoké alebo nízke riziko).
* regresia: Algoritmy, ako je lineárna regresia, polynómová regresia a podporujú regresiu vektorov, predpovedajú súvislé výsledky založené na vstupných prvkoch (napr. Predpovedanie cien nehnuteľností).
* sekvenčná ťažba vzoru: Algoritmy ako GSP (všeobecné sekvenčné vzory) objavujú vzory v sekvenčných údajoch (napr. Nájdenie spoločných sekvencií udalostí v histórii prehliadania webových prehliadaní).
* ťažba grafu: Algoritmy odhaľujú vzory a štruktúry v grafických údajoch (napr. Sociálne siete, biologické siete).
* detekcia anomálie: Techniky ako SVM s jednou triedou a izolačné lesy identifikujú neobvyklé alebo odľahlé dátové body, ktoré sa výrazne odchyľujú od normy.
3. Hodnotenie a interpretácia vzoru:
* Význam vzoru: Posúdenie štatistického významu objavených vzorcov, aby sa zabezpečilo, že to nie sú iba náhodné výskyty. Metriky, ako je podpora, dôvera a výťah, sa často používajú pri ťažbe pravidiel združenia.
* Vizualizácia vzoru: Používanie grafov, grafov a ďalších vizuálnych nástrojov na efektívne reprezentáciu a interpretáciu objavených vzorov, čo uľahčuje pochopenie a komunikáciu.
* Validácia vzoru: Testovanie objavených vzorcov nových údajov na posúdenie ich zovšeobecniteľnosti a robustnosti.
4. Reprezentácia znalostí a akčné informácie:
* Znázornenie vedomostí: Formulácia objavených vzorov do jasnej a stručnej formy, ktorá často používa pravidlá, modely alebo vizualizácie.
* Akčné informácie: Transformácia objavených vzorcov na informácie, ktoré je možné vykonať, ktoré môžu informovať o rozhodovaní, zlepšovaní procesov alebo vytvárať nové produkty alebo služby.
Celý proces je iteratívny. Výsledky z jedného kroku môžu ovplyvniť možnosti uskutočnené v nasledujúcich krokoch. Napríklad hodnotenie objavených vzorov by mohlo viesť k vylepšeniu prípravy údajov alebo výberu algoritmu ťažby vzorov. Tento proces si vyžaduje odborné znalosti v oblasti vedy o údajoch, štatistikách a znalostiach domény, aby sa zabezpečilo, že sa extrahujú zmysluplné a relevantné vzorce.