物聯網中的智能決策v1135-在線瀏覽
2025-02-08 22:22本頁面
【正文】 nce A BAABBA ???)(count )(countFS )( FS ??分類和預測 分類和預測 的目標是 找出描述和區(qū)分不同數據類或概念的模型或函數 ，以便能夠使用模型預測數據類或標記未知的對象 所獲得的 分類模型 可以采用多種形式加以描述輸出 ?分類規(guī)則 ?判定樹 ?數學公式 ?神經網絡 ?… 分類與預測的區(qū)別： 分類通常指預測數據對象屬于哪一類，而當被預測的值是數值數據時，通常稱為預測 分類和預測 以 判定樹 方法為例，簡要介紹分類的基本步驟和結果表示 問題實例 ：假定商場需要向潛在的客戶郵寄新產品資料和促銷信息。 我們可以按是否會在商場購買計算機將客戶分為兩類，只將促銷材料郵寄給那些會購買計算機的客戶，從而降低成本。這 10位客戶中有 3人的職業(yè)是學生，其中有 2人購買計算機，而非學生客戶購買計算機的有 4人。 ??? IIE 39。首先創(chuàng)建一個初始劃分，然后通過對劃分中心點的反復迭代來改進劃分。合并方法首先將每個對象都作為獨立的類，然后持續(xù)合并相近的類，直到達到終止條件為止。其優(yōu)勢在于噪音數據下的抗干擾能力，并能夠發(fā)現任意形狀的聚類 聚類分析 聚類分析的方法（續(xù)） ?基于網格的方法 ：把對象空間量化為具有規(guī)則形狀的單元格，從而形成一個網格狀結構。優(yōu)點是處理速度很快，因處理時間與數據對象數目無關，而只與量化空間中的單元格數目相關 ?基于模型的方法 ：如果事先已知數據是根據潛在的概率分布生成的，基于模型的方法便可為每個聚類構建相關的數據模型，然后尋找數據對給定模型的最佳匹配。通過檢測購物地點、商品種類或者購物金額和頻率，能夠發(fā)現與絕大多數正常消費不一樣的記錄，這種行為就有可能屬于信用卡詐騙性使用 ?預防網絡詐騙 ?，F有的基于距離的離群點探測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算和 I/O開銷 ?基于偏移的方法： 不采用統(tǒng)計檢驗或基于距離的度量值來確定異常對象。偏離事先給出的特征描述的數據對象被認為是離群點 演化分析 演化分析 的目的是挖掘 隨時間變化 的數據對象的變化規(guī)律和趨勢，并對其建模，進而為相關決策提供參考 演化分析的應用 ?對股票的演化分析可以得出整個股票市場和特定的公司的股票變化規(guī)律，為投資者決策提供幫助 ?對生態(tài)和氣候的演化分析可以知道人類活動對自然的影響程度，為環(huán)境保護提供重要依據 ?… 建模方法： 除了關聯分析和分類分析，還包括與時間相關的數據分析方法，主要包括趨勢分析、相似搜索、序列模式挖掘和與周期分析 演化分析 與時間相關的數據分析方法 ?趨勢分析： 確定趨勢的常見方法是計算數據 n階的變化平均值，或者采用最小二乘法等方法平滑數據變化曲線 ?相似搜索： 相似搜索用于找出與給定序列最接近的數據序列 ?序列模式挖掘： 挖掘相對時間或其它維屬性出現頻率高的模式 ?周期分析： 挖掘具有周期的模式或者關聯規(guī)則，例如”若每周六公司的下班時間比平時晚半小時以上，則選擇打車回家的人數大約增加 20%”
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