基于神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘方法-文庫吧資料
2025-06-03 01:39本頁面
【正文】 可通過加入中間層，引入轉換函數(shù)，將非分線性可分的問題映射后變?yōu)榫€性可分。 14 3 基于神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘 ?適合神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘問題： ?分類 是數(shù)據(jù)挖掘的一個主要問題。 ?規(guī)則提取目的就是從網絡中提取規(guī)則，并轉換為某種易理解的形式表達出來，如決策樹、模糊邏輯等方法。沒有冗余結點和連接的網絡產生的模式更精練和更易于理解。 11 3 基于神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘 ?基于神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘由以下二個階段組成： ?網絡構造、訓練和剪枝 ?規(guī)則提取與評估 12 3 基于神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘 ?網絡構造、訓練和剪枝： ?這個階段需要選擇擬采用的網絡模型，選擇或設計一種網絡訓練算法。 ?它有通過調整連接強度而從經驗知識進行學習的能力并可將這些知識進行運算。 ?用戶必須提出許多問題，才能得到包含在復雜關系中的結果，當提不出問題或提出的問題不正確時，將得不到正確的數(shù)據(jù)。 7 1 數(shù)據(jù)挖掘技術 ?數(shù)據(jù)挖掘的處理過程： ?數(shù)據(jù)挖掘的過程主要分為 5個部分： ?①問題的定義 ?②數(shù)據(jù)準備 ?③數(shù)據(jù)整理 ?④建立模型 ?⑤評價和解釋 8 1 數(shù)據(jù)挖掘技術 ?數(shù)據(jù)挖掘的處理過
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