Sind alle Muster im Data Mining interessant?
Sind alle Muster im Data Mining interessant?
Anonim

Im Gegensatz zur klassischen Modellierungsaufgabe Daten-wo das Ziel ist zu beschreiben alle des Daten mit einem Modell-Muster beschreibe nur einen Teil der Daten [27]. Natürlich sind viele Teile der Daten, und daher viele Muster, sind nicht interessant bei alle. Das Ziel von Muster-Mining ist, nur diejenigen zu entdecken, die sind.

Kann ein Data-Mining-System hier alle interessanten Muster generieren?

EIN Data-Mining-System hat das Potenzial, generieren Tausende oder sogar Millionen von Muster, oder Regeln. dann „sind alle des Muster interessant?" Normalerweise nicht – nur ein kleiner Bruchteil der Muster möglicherweise erzeugt eigentlich für jeden Benutzer von Interesse wäre.

Ähnlich verhält es sich mit der Erkennung von Mustern in Daten? Muster Anerkennung ist die automatisierte Erkennung von Muster und Regelmäßigkeiten in Daten. Muster Erkennung ist eng mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbunden, zusammen mit Anwendungen wie Daten Mining und Knowledge Discovery in Datenbanken (KDD) und wird oft synonym mit diesen Begriffen verwendet.

Was sind in diesem Zusammenhang Muster im Data Mining?

Die tatsächliche Data-Mining Aufgabe ist die halbautomatische oder automatische Analyse großer Mengen von Daten bisher unbekanntes, interessantes extrahieren Muster wie Gruppen von Daten Datensätze (Clusteranalyse), ungewöhnliche Datensätze (Anomalieerkennung) und Abhängigkeiten (Assoziationsregel) Bergbau, sequentiell Muster-Mining).

Was ist Musterfrequenz in der Datenanalyse?

EIN Musterfrequenzanalyse vergleicht den regulären Ausdruck Muster in den Werten für das angegebene Feld gefunden und führt a Frequenzanalyse basierend auf Muster gefunden. Es erstellt einen Bericht für jedes Feld, der jedes auflistet Muster zusammen mit der Anzahl der Male Muster tritt ein.

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