Βίντεο: Τι είναι η εγγύτητα στην εξόρυξη δεδομένων;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Εγγύτητα Τα μέτρα αναφέρονται στα Μέτρα Ομοιότητας και Ανομοιότητας. Η ομοιότητα και η ανομοιότητα είναι σημαντικές επειδή χρησιμοποιούνται από έναν αριθμό εξόρυξη δεδομένων τεχνικές, όπως η ομαδοποίηση, η ταξινόμηση του πλησιέστερου γείτονα και η ανίχνευση ανωμαλιών.
Σε σχέση με αυτό, τι είναι το μέτρο εγγύτητας;
Μέτρα εγγύτητας χαρακτηρίζουν την ομοιότητα ή την ανομοιότητα που υπάρχει μεταξύ των αντικειμένων, στοιχείων, ερεθισμάτων ή προσώπων που αποτελούν τη βάση μιας εμπειρικής μελέτης.
Εκτός από τα παραπάνω, πώς βρίσκετε την εγγύτητα μιας μήτρας; Πίνακας αποστάσεων
- Η εγγύτητα μεταξύ του αντικειμένου μπορεί να μετρηθεί ως πίνακας απόστασης.
- Για παράδειγμα, η απόσταση μεταξύ του αντικειμένου A = (1, 1) και B = (1,5, 1,5) υπολογίζεται ως.
- Ένα άλλο παράδειγμα απόστασης μεταξύ αντικειμένου D = (3, 4) και F = (3, 3.5) υπολογίζεται ως.
Έτσι ακριβώς, τι είναι η ομοιότητα και η ανομοιότητα στην εξόρυξη δεδομένων;
Ομοιότητα και ανομοιότητα είναι οι επόμενοι εξόρυξη δεδομένων έννοιες που θα συζητήσουμε. Ομοιότητα είναι ένα αριθμητικό μέτρο του πόσο μοιάζουν δύο δεδομένα αντικείμενα είναι, και ανομοιομορφία είναι ένα αριθμητικό μέτρο του πόσο διαφέρουν δύο δεδομένα αντικείμενα είναι.
Τι είναι ο πίνακας ανομοιότητας;
ο Πίνακας ανομοιότητας είναι ένα μήτρα που εκφράζει την ομοιότητα ζευγάρι προς ζεύγος μεταξύ δύο συνόλων. Είναι τετράγωνο και συμμετρικό. Τα διαγώνια μέλη ορίζονται ως μηδέν, που σημαίνει ότι το μηδέν είναι το μέτρο του ανομοιομορφία μεταξύ ενός στοιχείου και του εαυτού του.
Συνιστάται:
Είναι όλα τα μοτίβα ενδιαφέροντα στην εξόρυξη δεδομένων;
Σε αντίθεση με την παραδοσιακή εργασία της μοντελοποίησης δεδομένων - όπου ο στόχος είναι να περιγραφούν όλα τα δεδομένα με ένα μοντέλο - τα μοτίβα περιγράφουν μόνο μέρος των δεδομένων [27]. Φυσικά, πολλά μέρη των δεδομένων, και ως εκ τούτου πολλά μοτίβα, δεν είναι καθόλου ενδιαφέροντα. Ο στόχος της εξόρυξης προτύπων είναι να ανακαλύψει μόνο αυτά που είναι
Ποιες είναι οι απαιτήσεις της ομαδοποίησης στην εξόρυξη δεδομένων;
Οι κύριες απαιτήσεις που πρέπει να ικανοποιεί ένας αλγόριθμος ομαδοποίησης είναι: επεκτασιμότητα. ασχολείται με διαφορετικούς τύπους ιδιοτήτων· Ανακάλυψη συστάδων με αυθαίρετο σχήμα. ελάχιστες απαιτήσεις για γνώσεις τομέα για τον προσδιορισμό των παραμέτρων εισόδου. ικανότητα αντιμετώπισης του θορύβου και των ακραίων στοιχείων
Τι είναι η ανάλυση συστάδων στην εξόρυξη δεδομένων;
Η ομαδοποίηση είναι η διαδικασία κατασκευής μιας ομάδας αφηρημένων αντικειμένων σε κατηγορίες παρόμοιων αντικειμένων. Σημεία που πρέπει να θυμάστε. Ένα σύμπλεγμα αντικειμένων δεδομένων μπορεί να αντιμετωπιστεί ως μία ομάδα. Κατά την ανάλυση συστάδων, πρώτα διαιρούμε το σύνολο δεδομένων σε ομάδες με βάση την ομοιότητα δεδομένων και στη συνέχεια εκχωρούμε τις ετικέτες στις ομάδες
Τι είναι η εξόρυξη δεδομένων και τι όχι η εξόρυξη δεδομένων;
Η εξόρυξη δεδομένων γίνεται χωρίς καμία προκαθορισμένη υπόθεση, ως εκ τούτου οι πληροφορίες που προέρχονται από τα δεδομένα δεν είναι να απαντούν σε συγκεκριμένες ερωτήσεις του οργανισμού. Όχι Εξόρυξη Δεδομένων: Ο στόχος της Εξόρυξης Δεδομένων είναι η εξαγωγή προτύπων και γνώσης από μεγάλες ποσότητες δεδομένων, όχι η εξόρυξη (εξόρυξη) των ίδιων των δεδομένων
Ποιοι είναι οι διαφορετικοί τύποι δεδομένων στην εξόρυξη δεδομένων;
Ας συζητήσουμε ποιος τύπος δεδομένων μπορεί να εξορυχθεί: Επίπεδα αρχεία. Σχεσιακές Βάσεις Δεδομένων. Αποθήκη δεδομένων. Βάσεις δεδομένων συναλλαγών. Βάσεις δεδομένων πολυμέσων. Χωρικές Βάσεις Δεδομένων. Βάσεις δεδομένων χρονοσειρών. Παγκόσμιος Ιστός (WWW)