วีดีโอ: รูปแบบทั้งหมดน่าสนใจในการทำเหมืองข้อมูลหรือไม่?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
ตรงกันข้ามกับงานดั้งเดิมของการสร้างแบบจำลอง ข้อมูล -ที่เป้าหมายคือการอธิบาย ทั้งหมด ของ ข้อมูล กับรุ่นเดียว- ลวดลาย อธิบายเพียงส่วนหนึ่งของ ข้อมูล [27]. แน่นอนว่าหลายส่วนของ ข้อมูล และด้วยเหตุนี้มากมาย ลวดลาย , ไม่ใช่ น่าสนใจ ที่ ทั้งหมด . เป้าหมายของ การขุดลวดลาย คือการค้นพบเฉพาะผู้ที่เป็น
ในที่นี้ระบบการทำเหมืองข้อมูลสามารถสร้างรูปแบบที่น่าสนใจทั้งหมดได้หรือไม่?
NS ระบบการทำเหมืองข้อมูล มีศักยภาพที่จะ สร้าง หลายพันหรือแม้แต่ล้าน ลวดลาย หรือกฎเกณฑ์ แล้ว “เป็น ทั้งหมด ของ ลวดลายน่าสนใจ ?” โดยทั่วไป ไม่ใช่แค่เศษเสี้ยวของ ลวดลาย ศักยภาพ สร้างขึ้น จะเป็นที่สนใจของผู้ใช้รายใดรายหนึ่ง
กระบวนการตรวจจับรูปแบบในข้อมูลเหมือนกันหรือไม่? ลวดลาย การรับรู้คือการรับรู้โดยอัตโนมัติของ ลวดลาย และความสม่ำเสมอใน ข้อมูล . ลวดลาย การรับรู้มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับแอปพลิเคชันเช่น ข้อมูล การขุดและการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล (KDD) และมักใช้แทนกันได้กับคำศัพท์เหล่านี้
สำหรับสิ่งนี้ รูปแบบในการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?
ที่เกิดขึ้นจริง การขุดข้อมูล งานคือการวิเคราะห์กึ่งอัตโนมัติหรืออัตโนมัติของ.ปริมาณมาก ข้อมูล เพื่อดึงสิ่งที่ไม่รู้จักมาก่อน น่าสนใจ ลวดลาย เช่นกลุ่มของ ข้อมูล บันทึก (การวิเคราะห์คลัสเตอร์) บันทึกที่ผิดปกติ (การตรวจจับความผิดปกติ) และการพึ่งพา (กฎการเชื่อมโยง การขุด , ตามลำดับ การขุดลวดลาย ).
ความถี่ของรูปแบบในการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
NS การวิเคราะห์ความถี่รูปแบบ เปรียบเทียบนิพจน์ทั่วไป ลวดลาย พบในค่าสำหรับฟิลด์ที่ระบุและดำเนินการ a การวิเคราะห์ความถี่ ขึ้นอยู่กับ ลวดลาย พบ. มันสร้างรายงานสำหรับแต่ละฟิลด์ที่แสดงรายการแต่ละ ลวดลาย พร้อมจำนวนครั้งในแต่ละครั้ง ลวดลาย เกิดขึ้น