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Welche Klassifikationstechniken gibt es beim Data Mining?
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Video: Welche Klassifikationstechniken gibt es beim Data Mining?

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Video: Data Mining: Definition, Methoden und Anwendungsfälle 2024, Dezember
Anonim

Data-Mining umfasst sechs gemeinsame Klassen von Aufgaben. Anomalieerkennung, Lernen von Assoziationsregeln, Clustering, Einstufung , Regression, Zusammenfassung. Einstufung es ist ein Bürgermeister Technik im Data Mining und in verschiedenen Bereichen weit verbreitet.

Welche Klassifikationstechniken gibt es vor diesem Hintergrund?

Arten von Klassifikationsalgorithmen

  • Lineare Klassifikatoren. Logistische Regression. Naive Bayes-Klassifikator. Lineare Diskriminante nach Fisher.
  • Support-Vektor-Maschinen. Die kleinsten Quadrate unterstützen Vektormaschinen.
  • Quadratische Klassifikatoren.
  • Kernel-Schätzung. k-nächster Nachbar.
  • Entscheidungsbäume. Zufällige Wälder.
  • Neuronale Netze.
  • Vektorquantisierung lernen.

Zweitens, was ist die Klassifizierungsregel beim Data Mining? Eine Studie über Einstufung Techniken in Data-Mining . Nach einfacher Definition in Einstufung /clustering Analyse einer Reihe von Daten und generieren Sie eine Menge von Gruppierungen Regeln die verwendet werden können klassifizieren Zukunft Daten.

In ähnlicher Weise kann man sich fragen, welche Technik zur Klassifizierung beim Data Mining verwendet wird?

Rückschritt und Einstufung sind zwei der beliebtesten Klassifizierungstechniken . Einstufung beinhaltet das Finden von Regeln, die die Daten in disjunkte Gruppen. Die Eingabe für die Einstufung ist die Ausbildung Daten set, dessen Klassenlabels bereits bekannt sind.

Was ist die Bayessche Klassifikation beim Data Mining?

Data-Mining - Bayessche Klassifikation . Anzeige. Bayessche Klassifikation basiert auf Bayes ' Satz. Bayesian Klassifikatoren sind die statistischen Klassifikatoren. Bayesian Klassifikatoren können Wahrscheinlichkeiten der Klassenmitgliedschaft vorhersagen, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass ein gegebenes Tupel zu einer bestimmten Klasse gehört.

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