• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Властивості методів Data Mining

Різні методи Data Mining характеризуються певними властивостями, які можуть бути визначальними при виборі методу аналізу даних. Методи можна порівнювати між собою, оцінюючи характеристики їхніх властивостей.

Серед основних властивостей і характеристик методів Data Mining розглянемо наступні: точність, масштабованість, інтерпритованість, перевіряємість, трудомісткість, гнучкість, швидкість і популярність.

Масштабованість – властивість обчислювальної системи, що забезпечує передбачуваний ріст системних характеристик, наприклад, швидкості реакції, загальної продуктивності та ін., при додаванні до неї обчислювальних ресурсів.

У таблиці 3.1 наведена порівняльна характеристика деяких розповсюджених методів. Оцінка кожної з характеристик проведена наступними категоріями, у порядку зростання: надзвичайно низька, дуже низька, низька/нейтральна, нейтральна/низька, нейтральна, нейтральна/висока, висока, дуже висока.

Таблиця 3.1. Порівняльна характеристика методів Data Mining

Як видно з розглянутої таблиці, кожний з методів має свої сильні та слабкі сторони. Але жоден метод, яким би не була його оцінка з погляду властивих йому характеристик, не може забезпечити вирішення всього спектра завдань Data Mining.

Більшість інструментів Data Mining, запропонованих в даний час на ринку програмного забезпечення, реалізують відразу кілька методів, наприклад, дерева рішень, індукцію правил і візуалізацію, або ж нейронні мережі, самоорганізовані карти Кохонена та візуалізацію.

В універсальних прикладних статистичних пакетах (наприклад, SPSS, SAS, STATGRAPICS, Statistica, ін.) реалізується широкий спектр різноманітних методів (як статистичних, так і кібернетичних). Варто враховувати, що для можливості їхнього використання, а також для інтерпретації результатів роботи статистичних методів (кореляційного, регресійного, факторного, дисперсійного аналізу і ін.) потрібні спеціальні знання в області статистики.

Універсальність того або іншого інструмента часто накладає певні обмеження на його можливості. Перевагою використання таких універсальних пакетів є можливість відносно легко порівнювати результати побудованих моделей, отриманих різними методами. Така можливість реалізована, наприклад, у пакеті Statistica, де порівняння основане на так називаній "конкурентній оцінці моделей". Ця оцінка складається в застосуванні різних моделей до того самого набору даних і в подальшому порівнянні їх характеристик для вибору найкращої з них.

Читайте також:

1. H) інноваційний менеджмент – це сукупність організаційно-економічних методів управління всіма стадіями інноваційного процесу.
2. Web Mining
3. Аеродинамічні властивості колісної машини
4. АЛЬТЕРНАТИВНІ ПІДХОДИ ДО ВИДІЛЕННЯ МЕТОДІВ УПРАВЛІННЯ
5. АНАЛІЗ ПЕРСПЕКТИВНИХ НАПРЯМІВ|направлень| РОЗВИТКУ МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ
6. АНАЛІЗ ПЕРСПЕКТИВНИХ НАПРЯМІВ|направлень| РОЗВИТКУ МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ
7. Аналізатори людини та їхні властивості.
8. Аналізатори людини та їхні властивості.
9. Атрибутивні ознаки і властивості культури
10. Білки, властивості, роль в життєдіяльності організмів.
11. Біосфера Землі, її характерні властивості
12. Будова атомів та хімічний зв’язок між атомами визначають будову сполук, а отже і їх фізичні та хімічні властивості.

Переглядів: 834