Лекция 3 методы и стадии data mining
жүктеу/скачать 328.87 Kb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Статистические методы Data mining
разделения основана на различных подходах к обучению математических моделей. Следует отметить, что существует два подхода отнесения статистических методов к Data Mining. Первый из них противопоставляет статистические методы и Data Mining, его сторонники считают классические статистические методы отдельным направлением анализа данных. Согласно второму подходу, статистические методы анализа являются частью математического инструментария Data Mining. Большинство авторитетных источников придерживается второго подхода. В этой классификации различают две группы методов: статистические методы, основанные на использовании усредненного накопленного опыта, который отражен в ретроспективных данных; кибернетические методы, включающие множество разнородных математических подходов. Недостаток такой классификации: и статистические, и кибернетические алгоритмы тем или иным образом опираются на сопоставление статистического опыта с результатами мониторинга текущей ситуации. Преимуществом такой классификации является ее удобство для интерпретации - она используется при описании математических средств современного подхода к извлечению знаний из массивов исходных наблюдений (оперативных и ретроспективных), т.е. в задачах Data Mining. Рассмотрим подробнее представленные выше группы. Статистические методы Data mining В эти методы представляют собой четыре взаимосвязанных раздела: предварительный анализ природы статистических данных (проверка гипотез стационарности, нормальности, независимости, однородности, оценка вида функции распределения, ее параметров и т.п.); выявление связей и закономерностей (линейный и нелинейный регрессионный анализ, корреляционный анализ и др.); многомерный статистический анализ (линейный и нелинейный дискриминантный анализ, кластерный анализ, компонентный анализ, факторный анализ и др.); динамические модели и прогноз на основе временных рядов. Арсенал статистических методов Data Mining классифицирован на четыре группы методов: 1. Дескриптивный анализ и описание исходных данных. 2. Анализ связей (корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ). 3. Многомерный статистический анализ (компонентный анализ, дискриминантный анализ, многомерный регрессионный анализ, канонические корреляции и др.). 4. Анализ временных рядов (динамические модели и прогнозирование). жүктеу/скачать 328.87 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|