什么是数据挖掘技术?10种最有效的数据挖掘技术,你懂几个

什么是数据挖掘技术?10种最有效的数据挖掘技术,你懂几个

?  大数据挖掘是使用大量不完整,嘈杂,模棱两可和任意的数据信息来获取其中暗含的信息和专业知识,这虽然事先不清楚,但也可能有效。 整个过程。大数据挖掘的日常任务是集中发现数据信息。 发现的方式很多,根据角色可以分为两类:预测性和描述性。在使用中,通常根据该方法的特定功能将其分为以下几类:分类,公司估值,预测分析,相关性分析,编码序列,时间序列分析,旁白和数据可视化等。。

  大数据挖掘涉及许多课程,行业和技术,并且分析方法多种多样。根据挖掘的日常任务要点,可分为分类或预测模型发现,数据信息汇总,聚类算法,关联规则发现,编码序列发现,相互依存或依赖实体模型发现,异常和发展趋势发现。 基础; 基础挖掘目标点,包括关系数据库,面向对象的程序设计数据库查询,空间数据库,时态数据库查询,文本数据库,多媒体数据库,异构数据库查询,属性数据库查询和中国新闻网。 根据挖掘方法,大致可分为:深度学习法,统计分析法,神经元网络法和数据库查询法 。在深度学习中,它可以细分为:组合学习方法(决策树算法,标准组合等)。。),案例研究培训,进化算法等。统计分析方法可以细分为:多元回归分析(多元线性回归,自回归等)。),判别分析(贝叶斯算法识别,菲舍尔识别,非主要参数识别等)。),聚类分析方法(系统软件聚类算法,动态聚类算法等)。),探索性分析(主要成分分析方法,相关分析方法等)。)等。在神经网络方法中,它可以细分为:前向神经网络(BP算法等)。),自组织神经网络(自组织特征投影,市场竞争学习培训等)。)等。数据库查询方法主要是多维数据统计分析或OLAP方法,也有一些方法可以分类特征。

  大数据挖掘的技术不同,根据不同的分类有不同的分析方法。下面主要讨论大数据挖掘中的一些常见技术:统计分析技术,关联规则,基于历史时间的分析,进化算法,聚类测试,连接分析,决策树算法,神经网络,粗糙集,模糊集,多元回归分析,差异分析,定义叙述等。十三种常见的大数据挖掘技术。

  1个。统计分析技术

  大数据挖掘涉及许多科学和技术领域,例如统计分析技术。用于数据探索的统计分析技术的关键概念是:统计分析方法将给定的数据和信息结合在一起,并假设一个扩散或概率模型(例如标准正态分布),然后根据实体模型选择一个相对方法来进行进行探索。

  2。关联规则

  数据和信息之间的关系是数据库查询中可检测的关键专业知识的一种。如果两个或多个自变量的分配中存在某种类型的周期性,则称为关系。该关系可以分为简单关系,时钟频率关系和因果关系。相关分析的目的是在数据库查询中找到隐藏的关系网络。有时您不知道数据库查询中数据的关系含义,即使您知道它,也不确定。因此,通过相关分析转换的标准包含真实性。

  3。基于历史时间的MBR(基于内存的推理)分析

  首先根据工作经验和专业知识找到类似的情况,然后将这种情况的信息内容应用于当今的情况。这是MBR(基于内存的推理)的本质。MBR首先寻找与新记录相似的邻居,然后使用该邻居对新数据和价值公司进行分类。为了找到清晰的历史记录,MBR的应用存在三个关键问题。 做出指示历史记录的最有效方法; 决策距离的数量和邻居的总数。

  4。GA(遗传算法)

  根据进化的基本理论,选择遗传融合,遗传和变异等设计方法的开发技术以及自然选择理论。关键概念是:根据优胜劣汰的标准,将以当前人口中最合适的标准以及该标准的后代组成新的人群。在典型条件下,标准适应性(健身)可用于评估训练样本集的分类准确性。

  5。集聚检查

  将物理或抽象目标组合并分类为由相似目标组成的几类的整个过程称为聚类算法。由聚类算法转换后的聚类是一组数据和信息目标的组合,它们与同一聚类中的目标相似,但与其他聚类中的目标不同。差异程度是根据叙述目标的属性值测量的,而距离是经常使用的测量方法。

  6。连接分析

  链接分析,其基本理论是图论。图论的概念是寻找一种可以得到良好结果而不是最终结果的优化算法,而不是找到最终解的优化算法。。连接分析是该概念的应用:如果有缺陷的结果是可行的,那么这种分析是一个很好的分析。使用连接分析,可以从某些客户的个人行为中分析某些方法; 此外,原因的定义可以应用于更广泛的客户群体。

  7。决策树算法

  决策树算法提供了一种显示在相似标准下获得哪些值的方法 。

  8。神经元网络

  结构类型,能够将神经元网络分为输入层,输出层和隐藏层。匹配打字层的每个连接点-每个预测分析自变量。输出层的连接点与总体目标自变量匹配,可以有多个。在输入层和输出层之间是一个隐藏层(神经元网络的用户不可见)。隐藏层的叠加层数和每一层中的连接点数决定了神经网络的复杂性。

  除了键入层的连接点之外,神经网络的每个连接点都与许多前连接点(称为此连接点的键入连接点)连接。每个连接都与权重值Wxy匹配,该连接点的值是通过将所有连接点的值与匹配的连接权重值相乘得到的,作为多个元素的输入。我们称此为主题活动或挤压的元素数量。涵洞数。

  9。粗集

  粗糙集的基本理论基于给定训练数据信息内的等价类的创建。产生等价类的所有数据信息模板都是不加区别的,也就是说,对于叙述性数据信息的特征,此类模板是相等的。给定现实世界的数据信息,通常某些类无法通过可以使用的功能来区分。粗糙集用于相似或大致定义此类型。

  10。模糊集

  模糊集的基本理论将模糊逻辑引入大数据挖掘分类系统软件中,从而允许定义“模糊”域值或边界。模糊逻辑应用0.0和1。中间值为0的true值表示特殊值是赋予组成员的级别,而不是精确断开类或组合的级别。模糊逻辑显示了高层次抽象求解的便利性。

  11。多元回归分析

  多元回归分析分为线性回归,多元线性回归和离散系统同源性。在线性回归中,数据信息使用平行线模型,而多元线性回归是线性回归的扩展,涉及多个预测分析自变量。非线性回归是在基本线性模型中添加代数项,以生成离散系统主兄弟实体模型。

  12。差异分析

  差异分析的目的是尝试检测数据信息中的异常现象,例如嘈杂的数据信息,欺诈的数据信息等。。,以获得有效的信息内容。

  13。定义叙事

  叙事的定义是叙述某个目标的内在含义,并总结这种目标的相关特征。。定义叙事分为特征叙事和差异叙事。前者叙述某个目标的共同特征,后者叙述不同类型目标之间的差异。转变为一种典型的叙事方式,它只涉及该类型目标的所有目标。关联。

  由于每个人都渴望将存储在数据库查询和其他数据库中的数据信息转换为有效的专业知识,因此大数据挖掘被认为是一种新的,非常关键的,广阔的应用前景,并且非常有趣。该研究领域以及很多课程(例如作为数据库查询,人工智能技术,应用统计,数据库管理,在线分析和解决方案,数据管理系统,大数据可视化,深度学习,信息搜索,神经元网络,系统识别,高性能电子计算机等。)学者的普遍关注。

  作为一门新课程,课程的交叉和整合产生了大数据挖掘。随着大数据挖掘的进一步发展趋势,必将为客户带来更大的权益。

  在不久的将来,我们一定会在多元智慧的时代步入我们的日常生活。那些对未来进入产业链最前沿感兴趣的人可以亲身经历多智慧时期,并立即获得人工智能技术,互联网大数据和云。计算技术和物联网技术的前沿信息和基础知识,让我们共同努力,推动人工智能技术的未来


富集资源网 » 什么是数据挖掘技术?10种最有效的数据挖掘技术,你懂几个
赞助VIP 享更多特权,建议使用 QQ 登录
喜欢我嘛?喜欢就按“ctrl+D”收藏我吧!♡