Что такое классификация интеллектуального анализа данных?

Классификация интеллектуального анализа данных является одним из этапов процесса интеллектуального анализа данных. Он используется для группировки элементов на основе определенных ключевых характеристик. Есть несколько методов, используемых для классификации интеллектуального анализа данных, включая классификацию ближайших соседей, изучение дерева решений и машины опорных векторов.

Data Mining - это метод, который исследователи используют для извлечения шаблонов из данных. Обычно репрезентативная выборка выбирается из пула данных, а затем манипулируется и анализируется для поиска закономерностей. В дополнение к классификации интеллектуального анализа данных исследователи могут также использовать кластеризацию, регрессию и изучение правил для анализа данных.

Есть несколько алгоритмов, которые могут быть использованы в классификации интеллектуального анализа данных. Классификация ближайших соседей является одним из самых простых алгоритмов классификации интеллектуального анализа данных. Он опирается на тренировочный набор. Обучающий набор - это набор данных, используемых для обучения компьютера обращению внимания на определенные переменные. В классификации ближайших соседей компьютер просто классифицирует все данные как часть группы, которая содержит данные, наиболее близкие по значению к входным данным.

При изучении дерева решений для классификации данных используется модель ветвления. Компьютер в основном задает ряд вопросов о данных. Если ответ на первый вопрос верный, он задает вопрос 2а. Если ответ ложный, он задает вопрос 2b. При вытягивании этот метод формирует дерево ветвящихся путей.

Наивная байесовская классификация опирается на вероятность. Он задает ряд вопросов о каждом фрагменте данных, а затем использует ответы, чтобы определить вероятность того, что данные принадлежат к определенной классификации. Это отличается от изучения дерева решений, поскольку ответ на первый вопрос не влияет на то, какой вопрос будет задан следующим.

Более сложные методы классификации интеллектуального анализа данных включают нейронные сети и опорные векторные машины. Эти методы являются компьютерными моделями, которые было бы трудно сделать вручную. Нейронные сети часто используются в программировании искусственного интеллекта, потому что они имитируют человеческий мозг. Он фильтрует информацию через ряд узлов, которые находят шаблоны, а затем классифицируют информацию.

Машины опорных векторов используют обучающие образцы для построения модели, которая будет классифицировать информацию, обычно визуализируемую в виде точечной диаграммы с широким пространством между категориями. Когда новая информация вводится в машину, она отображается на графике. Затем данные классифицируются в зависимости от того, к какой категории информация ближе всего относится к графику. Этот метод работает только тогда, когда есть два варианта на выбор.