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来源: 发布时间:2023年12月17日

经验证明,有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定,因此,直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用,取得测试数据,觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律三个步骤。徐州现代智能推荐推荐

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遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象,是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型,同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络,能够解决其他技术难以解决的问题。徐州现代智能推荐推荐必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。

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8:FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息,然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库(一种特殊类型的投影数据库),每个条件数据库关联一个频繁项集。9:PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道(Google靠此发家,其实也不能说发家啦!)。对于这个算法我的理解就是:如果我指向你(网页间的连接)则表示我承认你,则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性(到底多少,要看我自己有多少和我共承认多少个人)。通过反复这样来,可以求的一个稳定的衡量各个人(网页)重要性的值。不过这里必须要做些限制(一个人的开始默认重要性都是1),不然那些值会越来越大越来越大。

上面对集中式数据挖掘系统的各个组成部分的实现技术做了详细介绍,目前已出现了许多基于集中式结构的商业数据挖掘软件并开始得到广泛的应用。比较有影响的商业软件主要有SAS公司的Enterprise Miner,IBM公司的Intelligent Miner和SPS公司的Clementine等。Enterprise Miner实现了与SAS数据仓库和OLAP的集成,可以实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端的知识发现。Intelligent Miner for Data支持对多种数据源的挖掘,如传统文件、数据库、数据仓库和数据中心等。Clementine采用了数据挖掘过程模型CRISP-DM,能让用户轻松、容易且有效地执行与管理整个数据挖掘的工作。同时这3 种软件目前都提供了对PMML 2.1的支持,实现了挖掘模型的共享。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。

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(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要一个的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分,一个用于模型训练,另一个用于模型测试。(6)评价模型。模型建立好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中,需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;徐州现代智能推荐推荐

如果数据是收集自特定的个人,那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。徐州现代智能推荐推荐

决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是:id3是非递增学习算法;id3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣,陈文伟等提出了ible算法等。徐州现代智能推荐推荐

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