데이터 마이닝은 통계적, 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 전송하여 유용한 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 찾는 프로세스입니다. 의심하지 않은 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 논리적이고 도움이 되는 새로운 방법으로 기록을 요약하기 위한 사실 데이터 세트의 분석입니다. 데이터 마이닝은 데이터베이스 시스템, 통계, 머신 러닝, 시각화 및 데이터 과학과 같은 일련의 분야가 결합된 학제 간 분야입니다. 사용된 데이터 마이닝 접근 방식에 따라 신경망, 퍼지 및/또는 대략적인 집합 이론

거리는 MBR이 유사성을 계산하는 방법입니다. 일부 실제 거리 측정법의 경우 d(A,B)로 표시되는 점 A에서 점 B까지의 거리에는 다음과 같은 네 가지 기능이 있습니다. - 잘 정의됨 − 두 점 사이의 거리는 연속적으로 정의되며 음이 아닌 실수 d(A,B) ≥ 0입니다. 신원 − 한 점에서 자신까지의 거리는 계속 0이므로 d(A, A) =0입니다. 가환성 − 방향은 차이를 만들지 않으므로 A에서 B까지의 거리는 B에서 A까지의 거리와 유사합니다. d(A,B) =d(B,A). 예를 들어 이 기능은 일방통행 도로를 배

데이터 마이닝은 데이터의 지식 발견(Knowledge Discovery in Data)으로도 정의되며 수백만 개의 데이터(특히 구조화된 데이터) 사이의 모든 이상, 상관 관계, 추세 또는 패턴을 인식하여 비즈니스 의사 결정에 유용할 수 있고 기존 프로세스에서 놓쳤을 수 있는 통찰력을 수집하는 기술입니다. 분석. 데이터 마이닝의 목적은 복잡한 수치 알고리즘을 사용하여 이전에 무시되었거나 알려지지 않은 사실이나 데이터를 찾는 것입니다. 데이터 마이닝은 데이터 과학과 유사합니다. 특정 상황에서 특정 데이터 세트에 대해 목적을 가진 사람

협업 필터링은 개인화된 추천을 지원하는 애플리케이션에 특히 적합한 메모리 기반 추론과 다릅니다. 협업 필터링 시스템은 개인 선호도의 이력으로 시작됩니다. 거리 함수는 같은 것을 좋아하는 사람들이 가깝다는 선호도의 중첩에 따라 유사도를 결정합니다. 또한 투표는 거리에 따라 가중치가 부여되므로 가까운 이웃의 투표가 지지에 더 많이 반영됩니다. 다시 말해서, 같은 취향으로 선택한 또래 집단의 판단을 이용하여 특정인의 현재 취향에 맞는 음악, 책, 와인 또는 다른 사람을 발견하는 접근 방식입니다. 이 방법을 소셜 정보 필터링이라고 합니다

데이터 마이닝은 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 찾기 위해 다량의 정보를 선택, 탐색 및 모델링하는 절차입니다. 데이터 마이닝은 데이터베이스 시스템, 통계, 머신 러닝, 시각화 및 데이터 과학과 같은 일련의 분야가 결합된 학제 간 분야입니다. 사용된 데이터 마이닝 방법을 기반으로 하며 신경망, 퍼지 및 러프 집합 이론, 지식 표현, 귀납 논리 프로그래밍 또는 고성능 컴퓨팅을 비롯한 다른 분야의 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 마이닝할 데이터 유형 또는 주어진

연관 규칙 학습은 한 데이터 요소가 다른 데이터 요소에 종속되는지 테스트하고 적절하게 생성하여 더 효과적일 수 있도록 하는 일종의 비지도 학습 방법입니다. 데이터 세트의 변수 사이에 흥미로운 관계나 관계를 찾으려고 합니다. 데이터베이스에서 변수 간의 흥미로운 관계를 찾는 것은 여러 규칙에 따라 다릅니다. 연관 규칙 학습은 머신 러닝의 중요한 기술이며 장바구니 분석, 웹 사용 마이닝, 연속 생산 등에 사용됩니다. 장바구니 분석에서 여러 대형 소매업체가 항목 간의 관계를 찾는 데 적절하게 사용합니다. . 연결 규칙은 원래 함께 구매되

KDD는 데이터베이스의 지식 발견을 나타냅니다. 데이터에서 지식을 발견하는 광범위한 프로세스를 정의하고 명확한 데이터 마이닝 기술의 상위 수준 응용 프로그램을 강조합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 패턴 인식, 데이터베이스, 통계, 전문 시스템을 위한 지식 습득, 데이터 시각화 등 여러 분야의 연구자들이 관심을 갖고 있는 분야입니다. KDD 프로세스의 주요 목적은 거대한 데이터베이스의 맥락에서 정보에서 데이터를 추출하는 것입니다. 데이터 마이닝 알고리즘을 활용하여 지식으로 간주되는 것을 인식함으로써 이를 수행합니다. 데이터베이스의

장바구니 분석은 개별 방법을 나타내지 않으며 POS 거래 데이터 이해와 관련된 일련의 비즈니스 문제를 나타냅니다. 장바구니 데이터는 사용자, 주문(구매 또는 장바구니라고도 함) 및 항목과 같은 세 가지 근본적으로 다른 엔터티를 나타내는 거래 데이터입니다. 주문은 장바구니 데이터의 구성 요소 데이터 구조입니다. 주문은 사용자의 단일 구매 이벤트를 설명합니다. 이는 사용자가 웹사이트에서 여러 제품을 주문하거나 식료품 바구니를 구매하거나 카탈로그에서 여러 항목을 구매하는 사용자와 관련될 수 있습니다. 여기에는 총 구매 금액, 총 금액

비트코인 지갑은 비트코인을 주고받을 수 있는 일종의 디지털 지갑입니다. 이것은 물리적 지갑과 비슷합니다. 그러나 지갑은 물리적 통화를 저장하는 대신 암호화 데이터를 저장하여 비트코인 ​​주소에 액세스하고 트랜잭션을 보낼 수 있습니다. 여러 암호화폐에 사용할 수 있는 다양한 비트코인 ​​지갑이 있습니다. 다음과 같은 비트코인 ​​지갑 유형이 있습니다 - 데스크톱 지갑 − 데스크탑 지갑은 데스크탑 또는 노트북 컴퓨터에 설정되며 사용자가 지갑을 완전히 제어할 수 있도록 지원합니다. 일부 데스크탑 지갑에는 노드 소프트웨어 또는 교환 통

Orange는 표준 및 비표준 기계 학습 및 데이터 마이닝 알고리즘의 거대한 방법을 포함하는 C++ 핵심 개체 및 루틴 라이브러리입니다. 오픈 소스 데이터 시각화, 데이터 마이닝 및 기계 학습 도구입니다. Orange에서는 현재 알고리즘 및 테스트 디자인의 빠른 프로토타이핑을 위한 스크립트 가능한 설정입니다. 중앙 라이브러리에 있는 파이썬 기반 모듈 세트입니다. 성능 시간이 중요하지 않은 일부 기능을 실행하며, 이는 Python에서 완료됩니다. 여기에는 의사 결정 트리의 예쁜 인쇄, 배깅 및 부스팅, 속성 하위 집합 등을 포함한

회귀는 연속 값 속성을 예측하는 데 사용할 수 있는 감독형 머신 러닝 접근 방식 유형을 정의합니다. 회귀는 일부 비즈니스 조직에서 대상 변수 및 예측 변수 연관을 탐색할 수 있도록 합니다. 통화 예측 및 시계열 모델링에 사용할 수 있는 데이터를 탐색하는 데 필수적인 도구입니다. 회귀와 같이 데이터를 함수에 맞추면 데이터를 평활화할 수 있습니다. 선형 회귀에는 두 속성(또는 변수)에 맞는 최적의 선을 발견하여 한 속성을 사용하여 다른 속성을 예측할 수 있습니다. 여러 선형 회귀는 2개 이상의 속성이 포함되고 데이터가 다차원 공간에 맞

회귀는 연속 값 속성을 예측하는 데 사용할 수 있는 감독형 머신 러닝 접근 방식 유형을 정의합니다. 회귀는 일부 비즈니스 조직에서 대상 변수 및 예측 변수 연관을 탐색할 수 있도록 합니다. 통화 예측 및 시계열 모델링에 사용할 수 있는 데이터를 탐색하는 데 필수적인 도구입니다. 다음과 같은 다양한 유형의 회귀가 있습니다. - 선형 회귀 − 선형 회귀에는 두 속성(또는 변수)에 맞는 최적의 선을 발견하는 것이 포함되므로 한 속성을 사용하여 다른 속성을 예측할 수 있습니다. 다중 선형 회귀는 2개 이상의 속성이 포함되고 레코드가 다차

회귀 회귀는 연속 값 속성을 예측하는 데 사용할 수 있는 감독된 기계 학습 접근 방식의 유형을 정의합니다. 회귀는 일부 비즈니스 조직에서 대상 변수 및 예측 변수 연관을 탐색할 수 있도록 합니다. 통화 예측 및 시계열 모델링에 사용할 수 있는 데이터를 탐색하는 데 필수적인 도구입니다. 회귀와 같이 데이터를 함수에 맞추면 데이터를 평활화할 수 있습니다. 선형 회귀에는 두 개의 속성(또는 변수)에 맞는 최적의 선을 찾는 것이 포함되므로 한 속성을 사용하여 다른 속성을 예측할 수 있습니다. 여러 선형 회귀는 2개 이상의 속성이 포함되고

CART는 1984년 Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen 및 Charles Stone에 의해 처음 생성된 유명한 의사 결정 트리 알고리즘입니다. CART는 분류 및 회귀 트리를 나타냅니다. CART 알고리즘은 이진 트리를 개선하고 순도를 향상시키는 새로운 분할을 찾을 수 있음을 고려하여 분할을 계속합니다. 더 간단한 하위 트리가 있으며 각각은 모델 복잡성과 훈련 그룹 오분류 비율 간에 서로 다른 균형을 정의합니다. CART 알고리즘은 이러한 하위 트리 그룹을 후보 모델로 인식합니다. 이

C5는 호주 연구원인 J. Ross Quinlan이 몇 년 동안 개발하고 개선해 온 의사 결정 트리 알고리즘의 최신 버전입니다. 1986년에 설립된 이전 버전인 ID3는 머신 러닝 분야에서 영향력을 행사했으며 그 후속 버전은 여러 상용 데이터 마이닝 서비스에 사용됩니다. C5만큼 증가하는 트리는 CART에 의해 개선된 것과 동일합니다. CART와 마찬가지로 C5 알고리즘은 먼저 과적합 트리를 개선한 다음 다시 정리하여 보다 동적인 모델을 만듭니다. 가지치기 방법은 복잡하지만 C5는 후보 하위 트리 중에서 선택하기 위해 유효성 검사

피드포워드 신경망을 사용하면 신호가 입력에서 출력으로 한 가지 접근 방식으로만 이동할 수 있습니다. 일부 레이어의 출력이 동일한 레이어에 영향을 미치지 않는 것과 같은 피드백(루프)이 없습니다. 피드포워드 네트워크는 입력을 출력과 연결하는 단순한 네트워크인 경향이 있습니다. 패턴 인식에 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 조직은 상향식 또는 하향식으로 표시됩니다. 은닉층의 각 단위는 일반적으로 입력층의 일부 단위와 완전히 연결됩니다. 이 네트워크에는 표준 단위가 포함되어 있기 때문에 은닉층의 단위는 각 입력 값에 상관 가중치를 곱

신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방한 프로세스를 통해 일련의 데이터에서 기본 관계를 식별하기 위해 노력하는 일련의 알고리즘입니다. 이 접근 방식에서 신경망은 유기 또는 인공과 같은 뉴런 시스템을 나타냅니다. 신경망은 인지 시스템과 뇌의 신경학적 서비스에서 학습의 (가정된) 절차를 모델로 한 분석적 접근 방식이며 소위 현재로부터의 학습 과정을 실행한 후 다른 관찰에서 새로운 관찰(확정 변수에 대한)을 예측할 수 있습니다. 정보. 역전파의 다음 단계는 다음과 같습니다 - 네트워크는 훈련 인스턴스를 수신하고 네트워크의 현

이전의 적절한 예를 식별하는 능력을 기반으로 경험에서 추론하는 인간의 능력. 감염을 진단하는 의사, 사기성 보험 자산에 플래그를 지정하는 청구 분석가, Morels를 가리키는 버섯 사냥꾼이 동일한 절차를 따르고 있습니다. 각자는 먼저 경험에서 동일한 사례를 인식한 다음 해당 방법에 대한 지식을 당면한 문제에 사용합니다. 이것이 기억 기반 추론의 중요성입니다. 알려진 데이터의 데이터베이스를 검색하여 새 데이터와 동일한 미리 분류된 레코드를 찾습니다. 이러한 이웃은 분류 및 계산에 사용됩니다. 메모리 기반 추론에는 다음과 같은 다양한

그리드는 낮은 차원에서 최소 데이터 집합을 구성하는 효과적인 방법입니다. 개념은 각 속성의 적용 가능한 값을 여러 개의 연속 간격으로 나누어 그리드 셀 세트를 만드는 것입니다. 각 개체는 해당 속성 간격이 개체의 값을 포함하는 그리드 셀로 축소됩니다. 레코드를 통해 한 번에 그리드 셀에 개체를 만들 수 있으며 셀의 포인트 수를 포함하여 각 셀에 대한 데이터도 동시에 수집할 수 있습니다. 그리드를 사용하여 클러스터링을 구현하는 방법은 여러 가지가 있지만 대부분의 방법은 밀도를 기반으로 합니다. 그리드 기반 클러스터링 알고리즘은 다

물리적 또는 추상적인 개체 집합을 동일한 개체의 클래스로 결합하는 프로세스를 클러스터링이라고 합니다. 클러스터는 동일한 클러스터 내에서 서로 동일하고 다른 클러스터의 개체와 다른 데이터 개체 집합입니다. 데이터 개체의 클러스터는 여러 응용 프로그램에서 집합적으로 하나의 그룹으로 간주될 수 있습니다. 클러스터 분석은 필수적인 인간 활동입니다. 클러스터링은 이상값 식별을 지원합니다. 동일한 값이 클러스터로 구성되며 클러스터 외부에 있는 값을 이상값이라고 합니다. 클러스터링 기술은 데이터 튜플을 객체로 간주합니다. 그들은 개체를 그룹