Artykuły na temat Eksploracji danych, czyli Data Miningu
Już od zarania dziejów informacja miała dla człowieka kluczowe znaczenie w walce o przetrwanie. To informacja o zbliżających się stadach dzikich zwierząt pozwalała na przygotowanie pułapek i upolowanie pożywienia. To informacja jest podstawowym czynnikiem potrzebnym do kształtowania czegoś o bardziej wysublimowanym charakterze – wiedzy.
W dzisiejszym świecie znaczenie informacji nie tylko się nie zatarło, ale się jeszcze bardziej pogłębiło. Błyskawicznie rozwijające się gałęzie nauki, jak telekomunikacja czy informatyka nie tylko ułatwiają szybki dostęp do poszukiwanej informacji, ale również pomagają na szybsze i trafniejsze podejmowanie strategicznych decyzji decyzji. Ogromne ilości informacji wcale jednak bezpośrednio nie ułatwiają podjęcia trafnej decyzji, ponieważ człowiek nie jest w stanie ich wszystkich ogarnąć i wyciągnąć sensownych konkluzji. Z pomocą przychodzi nowa dziedzina nauki: eksploracja danych.
Systemy odkrywające wiedzę w danych powstawały i wciąż powstają na całym świecie. Jako, że problem jest palący, potrzebne są wciąż szybsze i dokładniejsze algorytmy, które poradzą sobie z odnalezieniem nowego rodzaju wiedzy w coraz większych zbiorach danych. Rozwiązania, które opisałem w niniejszej pracy pojawiały się i będą pojawiały się w wielu systemach, zarówno komercyjnych, jak i amatorskich.
Łukasz Gołaszewski, ADAPTACYJNY SKLEP INTERNETOWY
wyszukanie wśród zbioru przykładów często występujących zbiorów elementów,
utworzenie dla każdej pary zbiorów wartości, z których jeden jest podzbiorem drugiego, odpowiedniej reguły asocjacyjnej.
Pierwsza czynność polega na odnalezieniu wszystkich zbiorów wartości, których wsparcie przekracza zadane minimum (w przypadku mojej aplikacji, ze względu na mały zbiór trenujący, ustawione na wartość 0,01). Efektywne odnajdowanie zbiorów częstych stanowi główną trudność w generowaniu reguł asocjacyjnych, ze względu na stosunkowo duże koszty tej operacji.
Drugi problem, czyli znajdowanie na podstawie zbiorów częstych odpowiadających im reguł asocjacyjnych jest w istocie bardzo prosty. W mojej aplikacji sprowadza się do tylu reguł, ile wartości posiada badany atrybut i każda wartość staje się zbiorem warunkowym kolejnej reguły, natomiast pozostałe wartości stają się częścią wartościującą te reguły. Wsparciem każdej z tych reguł jest wsparcie zbioru wartości, na podstawie którego reguła została wygenerowana, skoro więc wsparcie badanego zbioru wartości przekracza zadaną wcześniej wartość minimalną, przekracza ją także wsparcie dla wygenerowanej na jego podstawie reguły. Jeżeli dodatkowo jej zaufanie jest na dostatecznie dużym poziomie, możemy taką regułę zaakceptować. W mojej aplikacji pominąłem sprawdzanie minimalnej wartości zaufania, ze względu na mały zbiór wartości trenujących i tym samym małą ilość reguł.
Zobacz też inne materiały
Eksploracja danych - data mining
Systemy uczące się
Reprezentowanie wiedzy
Problemy związane z analizą rzeczywistych danych - duże zbiory danych
Problemy związane z analizą rzeczywistych danych - liczne atrybuty
Problemy związane z analizą rzeczywistych danych - niekompletne dane
Problemy związane z analizą rzeczywistych danych - niepoprawne dane
Reguły asocjacyjne - istota asocjacji
Reguły asocjacyjne - reprezentowanie danych i hipotez
Powiązane kategorie
Eksploracja danych - data mining
Komentarze
-
Brak komentarzy
Dodaj komentarz
Nie masz jeszcze swojego konta na Wykłady.org? Zarejestruj się!.
Wykłady.org to serwis kierowany do studentów i uczniów szkół średnich. Na stronach serwisu znajdziesz wiele materiałów z wykładów oraz opracowania lektur i przykładowe prace maturalne. Dowiedz się więcej.
Zapraszamy wszystkie osoby chętne do współpracy przy tworzeniu tego serwisu. Jeżeli posiadasz jakieś ciekawe materiały lub opracowania swojego autorstwa i nie łamiące praw autorskich i chcesz podzielić się nimi z innymi uczniami lub studentami, napisz do nas - opublikujemy Twoje prace w tym serwisie!
Subskrypcja
Chcesz być zawsze na bieżąco i od razu dowiadywać się o nowych materiałach w naszym serwisie? Skorzystaj z subskrypcji naszego kanału 
RSS lub E-mail.
Rejestracja
Chcesz mieć możliwość wpływania na kształt portalu Wykłady.org? Zarejestruj się i pisz, komentuj, oceniaj, bierz udział w konkursach i wygrywaj nagrody!