- Использование компонентов для визуализации данных.
- Объектно-ориентированный подход к рисованию
- к.п.н.,ассоциированный
- профессор
- 1.Визуализация инструментов Data Mining
- 2. Визуализация Data Mining моделей
- 3.Качество визуализации
- 4. Визуальный запрос
- С возрастанием количества накапливаемых данных, даже при использовании сколь угодно мощных и разносторонних алгоритмов Data Mining, становится все сложнее "переваривать" и интерпретировать полученные результаты. А, как известно, одно из положений Data Mining - поиск практически полезных закономерностей. Закономерность может стать практически полезной, только если ее можно осмыслить и понять.
- К способам визуального или графического представления данных относят графики, диаграммы, таблицы, отчеты, списки, структурные схемы, карты и т.д.
- Визуализация традиционно рассматривалась как вспомогательное средство при анализе данных, однако сейчас все больше исследований говорит о ее самостоятельной роли.
- Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:
- представлять пользователю информацию в наглядном виде;
- компактно описывать закономерности, присущие исходному набору данных;
- снижать размерность или сжимать информацию;
- восстанавливать пробелы в наборе данных;
- находить шумы и выбросы в наборе данных.
- Визуализация инструментов Data Mining
- Каждый из алгоритмов Data Mining использует определенный подход к визуализации. В предыдущих лекциях мы рассмотрели ряд методов Data Mining. В ходе использования каждого из методов, а точнее, его программной реализации, мы получали некие
Достарыңызбен бөлісу: |
