數(shù)據(jù)挖掘算法介紹綜述(ppt30)-經(jīng)營管理-文庫吧資料
2024-08-24 09:58本頁面
【正文】 ? 聚類技術大致分為五種： ? 劃分方法（ partitioning method） ? 層次方法（ hierarchical method） ? 基于密度的方法（ densitybased method） ? 基于網(wǎng)格的方法（ gridbased method） ? 基于模型的方法（ modelbased method） 神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ， 是對人類大腦系統(tǒng)的中模擬； ? 神經(jīng)網(wǎng)絡是一組連接的輸入 /輸出單元 ,其中每個連接都與一個權相關聯(lián) ,在學習階段,通過調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的權 ,使得能夠預測輸入樣本的正確類標號來學習 。 數(shù)據(jù)挖掘分類 ? 我的理解－挖掘的算法分為三個層次： ? 模式：比如分類、聚類－》 ? 模型：決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡－》 ? 算法： ID CHAID、 BP ? 舉例： ? 分類－決策樹－ ID CHAID等； ? 聚類－聚類分析－ kmeans、 EM等。 ? 描述和可視化：數(shù)據(jù)挖掘的結果的表示形式 。數(shù)據(jù)挖掘算法介紹綜述 數(shù)據(jù)挖掘 ?數(shù)據(jù)挖掘是從 大量數(shù)據(jù) 中提取出有效的、新穎的、有潛在作用的、可信的、并能最終被人理解的 模式 (pattern)的非平凡的處理過程。 ? KDD ? DM KDD KDD:knowledge discovery in database 數(shù)據(jù) 建模 驗證 應用 DM DM:dataming—— KDD的一個階段 KDD與 DM等同 DM is like setting up a restaurant kitchen... Starting a restaurant kitchen Data Mining Food/Info Cooks/Team Kitchen/DWH 數(shù)據(jù)挖掘與其他學科的關系 Data Mining Database Technology Statistics Other
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