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[其他经验] 建模方法学习2,数据挖掘(1)

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    发表于 2016-3-22 16:42 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。* x3 F3 l6 W& G& f/ D7 j

    " k+ M7 H" @) l" f/ E9 \  |2 g6 V4 K看得出来该方法与遗传算法的联系,完全可以考虑在两者之间建立一些联系, J9 Q/ M8 z1 m3 V$ `2 R) B, Y) H
    1)数据挖掘能做以下七种不同事情  (分析方法):   
    + C- D8 L) x. |4 f4 w8 i2 m数据挖掘3 L# `* M" e8 ^( n* v
    · 分类 (Classification)   
    ; t; @  P. S# u* w$ N& c; x· 估计(Estimation)   
    + e# G9 }8 P$ @* S) F' Z; H· 预测(Prediction)   - ], I, [: M5 ]  z% A
    · 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)   . B' e( `0 ^& g! C4 M* _! |
    · 聚类(Clustering)   % b( \/ v5 X, u
    · 描述和可视化(Description and Visualization)   1 @% N3 |+ Z( c  I) Y! z3 B
    · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
    ) _5 [2 S; u# o7 ^) k) f  f4 ^8 K2)数据挖掘分类  & }% s1 o6 d9 ^* A. D
    以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘   
    # T- q, v1 Z2 U# ?· 直接数据挖掘   
    - l; q2 l2 {& t; G9 Z: {目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。   
    9 F/ Q( \& M0 c" d  a· 间接数据挖掘   
    9 U& {, m, K) M目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系 。   
    9 P+ z% D6 p* Q4 e7 D· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后四种属于间接数据挖掘( d% d8 z- E  F9 l# Z1 ~5 U* b$ \; K7 ]
    zan

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