Алгоритмы анализа

Кластеризация

В данном разделе обсуждаются задачи и алгоритмы кластеризации данных различной природы. Кластеризация - важный инструмент Data Mining, помогающий в построении эффективных аналитических решений. Здесь Вы можете ознакомиться с обзорными материалами по кластеризации, с подробным описанием популярных алгоритмов кластеризации, а так же с описанием практического применения данных механизмов анализа. 

Регрессия и классификация

В данном разделе обсуждаются задачи и алгоритмы решения важных классов задач Data Mining - классификации и регрессии. Многие потребности анализа данных можно так или иначе свести к этим задачам, в частности, классификация и регрессия применяются для таких задач как прогнозирование, оценка рисков, анализ эластичности спроса и другие. 

Деревья решений

Деревья решений – один из методов автоматического анализа данных, успешно применяемый для решения задач классификации и регрессии. Среди преимуществ деревьев решений можно выделить следующие: быстрый процесс обучения, интуитивно понятная классификационная модель на естественном языке и высокая точность алгоритма. 

Нейронные сети

Нейронные сети – мощный механизм анализа данных, который успешно используют для решения задач классификации и прогноза во всем мире. На сайте представлена информация по различным типам нейронных сетей: сети обратного распространения ошибки, RBF-сети и сети Хэмминга. 

Ассоциативные правила

Ассоциативные правила позволяют находить закономерности между связанными событиями. Примером такого правила, служит утверждение, что в том случае, если произошло событие А, то произойдет и событие В с вероятностью Х. Впервые это задача была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины (market basket analysis). 

Нечеткая логика

Нечеткая логика (fuzzy logic) - одна из парадигм мягких вычислений. Предложенный Л.Заде математический аппарат нечеткой логики к настоящему времени нашел множество приложений в экономике, финансах, технике и интегрировался в технологии Data Mining. Описание базовых понятий нечеткой математики и принципами нечеткого вывода, алгоритмы обработки информации на основе нечетких принципов и их приложениями на практике.