第13章_物聯(lián)網(wǎng)中的智能決策31(編輯修改稿)
2025-01-25 15:06 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 密度超過(guò)閾值，就將該區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)。其優(yōu)勢(shì)在于噪音數(shù)據(jù)下的抗干擾能力，并能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi) 聚類(lèi)分析 聚類(lèi)分析的方法（續(xù)） ?基于網(wǎng)格的方法 ：把對(duì)象空間量化為具有規(guī)則形狀的單元格，從而形成一個(gè)網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)。在聚類(lèi)的時(shí)候，將每個(gè)單元格當(dāng)作一條數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。優(yōu)點(diǎn)是處理速度很快，因處理時(shí)間與數(shù)據(jù)對(duì)象數(shù)目無(wú)關(guān)，而只與量化空間中的單元格數(shù)目相關(guān) ?基于模型的方法 ：如果事先已知數(shù)據(jù)是根據(jù)潛在的概率分布生成的，基于模型的方法便可為每個(gè)聚類(lèi)構(gòu)建相關(guān)的數(shù)據(jù)模型，然后尋找數(shù)據(jù)對(duì)給定模型的最佳匹配。主要分兩類(lèi)：統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 離群點(diǎn)分析 離群點(diǎn) (Outlier)：數(shù)據(jù)集合中存在的一些數(shù)據(jù)對(duì)象，它們與其余絕大多數(shù)數(shù)據(jù)的特性或模型不一致 尋找離群點(diǎn)的意義 ?發(fā)現(xiàn)信用卡詐騙 。通過(guò)檢測(cè)購(gòu)物地點(diǎn)、商品種類(lèi)或者購(gòu)物金額和頻率，能夠發(fā)現(xiàn)與絕大多數(shù)正常消費(fèi)不一樣的記錄，這種行為就有可能屬于信用卡詐騙性使用 ?預(yù)防網(wǎng)絡(luò)詐騙 。在網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售的時(shí)候，詐騙者往往冒充商家，出售報(bào)價(jià)比正常價(jià)格低出許多的商品，這樣的行為也是可以通過(guò)離群點(diǎn)分析被找到的 離群點(diǎn)分析 尋找離群點(diǎn)的方法 ?基于統(tǒng)計(jì)的方法： 需要事先已知數(shù)據(jù)的分布或概率模型 (例如一個(gè)正態(tài)分布 )，然后根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)與該模型的不一致性檢驗(yàn)來(lái)確定離群點(diǎn) ?基于距離的方法： 不需要數(shù)據(jù)模型，而是將那些沒(méi)有足夠鄰居的數(shù)據(jù)對(duì)象看作是離群點(diǎn)，這里的鄰居是基于距給定對(duì)象的距離來(lái)定義的?，F(xiàn)有的基于距離的離群點(diǎn)探測(cè)算法又分為基于索引的算法，嵌套循環(huán)算法和基于單元的算法，其目的都是為了減小計(jì)算和 I/O開(kāi)銷(xiāo) ?基于偏移的方法： 不采用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)或基于距離的度量值來(lái)確定異常對(duì)象。相反，它通過(guò)檢查數(shù)據(jù)對(duì)象的一組主要特征來(lái)確定離群點(diǎn)。偏離事先給出的特征描述的數(shù)據(jù)對(duì)象被認(rèn)為是離群點(diǎn) 演化分析 演化分析 的目的是挖掘 隨時(shí)間變化 的數(shù)據(jù)對(duì)象的變化規(guī)律和趨勢(shì)，并對(duì)其建模，進(jìn)而為相關(guān)決策提供參考 演化分析的應(yīng)用 ?對(duì)股票的演化分析可以得出整個(gè)股票市場(chǎng)和特定的公司的股票變化規(guī)律，為投資者決策提供幫助 ?對(duì)生態(tài)和氣候的演化分析可以知道人類(lèi)活動(dòng)對(duì)自然的影響程度，為環(huán)境保護(hù)提供重要依據(jù) ?… 建模方法： 除了關(guān)聯(lián)分析和分類(lèi)分析，還包括與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法，主要包括趨勢(shì)分析、相似搜索、序列模式挖掘和與周期分析 演化分析 與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法 ?趨勢(shì)分析： 確定趨勢(shì)的常見(jiàn)方法是計(jì)算數(shù)據(jù) n階的變化平均值，或者采用最小二乘法等方法平滑數(shù)據(jù)變化曲線(xiàn) ?相似搜索
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