プログラミング

分類は、データインスタンスのチームメンバーシップを予測するために使用されるデータマイニングアプローチです。これは2段階の手順です。最初のステップでは、データクラスまたはアプローチの所定のセットを定義するモデルが構築されます。モデルは、属性によって定義されたデータベースタプルを考慮して開発されています。 各タプルは、クラスラベル属性と呼ばれる属性の1つによって決定されるように、事前定義されたクラスに属していると見なされます。分類のフレームワークでは、データタプルはサンプル、例、またはオブジェクトとしても定義されます。モデルを開発するために分析されたデータタプルは、トレーニングデータセットを共同

分類 分類は、データインスタンスのチームメンバーシップを予測するために使用されるデータマイニング方法です。分類には、所得階層を含むターゲットカテゴリ変数があります。たとえば、高所得、中所得、低所得などの3つのクラスまたはカテゴリに分類できます。 データマイニングモデルは、膨大なレコードのセットを分析します。各レコードには、ターゲット変数と入力変数または予測変数のセットに関するデータが含まれます。たとえば、表にあるデータセットからの抜粋を考えてみましょう。 収入を分類するためのデータセットからの抜粋 Subject 年齢 性別 職業 インカムブラケット 001 47

分類または予測フェーズの精度、有効性、およびスケーラビリティを向上させるためにデータに使用できる次の前処理ステップがあります。これらは次のとおりです- データクリーニング −これは、平滑化方法と欠落値の操作を使用してノイズを除去または低減するためのデータの前処理を定義します（たとえば、欠落値をその属性に対して最も一般的に表示される値で、または確立された最も可能性の高い値で復元することによって）統計学）。さまざまな分類アルゴリズムには、ノイズの多い情報や欠落している情報を管理するための構造がいくつかありますが、この手順は、学習中の混乱を減らすのに役立ちます。 関連性分析 −データには

統計ベースのアルゴリズムには、次の2種類があります- 回帰 −回帰の問題は、入力値にある出力値の評価を扱います。分類に使用する場合、入力値はデータベースからの値であり、出力値はクラスを定義します。回帰は分類の問題を明確にするために使用できますが、予測を含むさまざまなアプリケーションに使用されます。回帰の基本形式は、1つの予測子と1つの予測のみを含む単純な線形回帰です。 回帰を使用して、次の2つのさまざまな方法を使用して分類を実装できます- 分割 −データはクラスにある領域に分割されます。 予測 −出力クラスの値を予測するための数式が作成されます。 ベイズ分類 −分

デシジョンツリーはフローチャートのようなツリーメカニズムであり、各内部ノードは属性のテストを示し、各部門はテストの結果を定義し、リーフノードはクラスまたはクラス分布を記述します。ツリーの最上位ノードはルートノードです。 決定木を学習するためのアルゴリズム アルゴリズム −指定されたトレーニング情報から決定木を作成します。 入力 −離散値属性によって記述されたトレーニングサンプル、サンプル。学生の属性のセット、属性リスト。 出力 −決定木。 メソッド ノードNを作成します; サンプルがすべて同じクラスの場合、C、 クラスCでラベル付けされたリーフノードとしてNを返します。

剪定は、決定木のサイズを小さくする手順です。ツリーのサイズを定義するか、ほとんど電力をサポートしないツリーの領域を削除することにより、過剰適合のリスクを減らすことができます。剪定は、ノイズまたは外れ値のためにトレーニング情報の異常に続くブランチをトリミングすることによってサポートし、ツリーの一般化効率を高める方法で元のツリーをサポートします。 さまざまな方法で、一般に統計的尺度を使用して信頼性の低い部門を削除します。その結果、分類が迅速になり、独立したテストデータを適切に分類するツリーの機能が向上することがよくあります。 木の剪定には次の2つのアプローチがあります- 剪定前のアプローチ

分類は、データインスタンスのチームメンバーシップを予測するために使用されるデータマイニングアプローチです。これは2段階の手順です。最初のステップでは、データクラスまたはアプローチの所定のセットを定義するモデルが構築されます。モデルは、属性によって定義されたデータベースタプルを考慮して開発されています。 これは、新しく提示されたオブジェクトの機能を分析し、事前定義されたクラスのコレクションの1つにそれを作成するタスクです。分類ルールを学習するために、システムは予測属性からクラスを予測するルールを検出する必要があるため、最初に各クラスの条件を表す必要があります。このケースがどのクラスに適用される

人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークのサービス上にあるシステムです。生物学的神経系のシミュレーションです。人工ニューラルネットワークの特徴は、複数のアーキテクチャがあり、その結果、いくつかのアルゴリズムの方法が必要になることですが、複雑なシステムであるにもかかわらず、ニューラルネットワークはほぼ単純です。 これらのネットワークは、ディレクターのツールボックスにある独自の信号処理テクノロジーの1つです。この分野は非常に学際的ですが、この方法では外観がエンジニアリングの見通しに限定されます。 エンジニアリングでは、ニューラルネットワークはパターン分類器と非線形適応フィル

OLAPは、On-LineAnalyticalProcessingの略です。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生データから変換されて実際の次元を反映する情報のさまざまなビューで、迅速で一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じて情報への洞察を得ることができるようにするソフトウェアテクノロジーの分類です。ユーザーが学んだ企業。 OLAPサーバーは、データが保存される方法や場所を気にすることなく、データウェアハウスまたはデータマートからの多次元データをビジネスユーザーに提供します。 OLAPサーバーの物理アーキテクチャと実装では、データストレージの問題を考慮する必

データウェアハウスには大量のデータが含まれています。 OLAPサーバーは、意思決定支援クエリが秒単位で確認応答されることを要求します。したがって、データウェアハウスシステムには、非常に効果的なキューブ計算手法、アクセス手法、およびクエリ処理手法を提供することが不可欠です。 データキューブの効率的な計算 多次元データ分析の中核となるのは、多くの次元のセットにわたる集計の効率的な計算です。 SQL用語では、これらの集計はgroup-byと呼ばれます。各group-byは直方体で表すことができます。ここで、group-byのセットは、データキューブを定義する直方体の格子を形成します。 基本直方体

データウェアハウスとデータマートは、幅広いアプリケーションで使用されています。経営幹部は、データウェアハウスとデータマートのデータを使用して、データ分析を実装し、戦略的な意思決定を行います。一部の企業では、データウェアハウスは、企業管理のための計画-実行-評価の「閉ループ」フィードバックシステムの不可欠な要素として使用されています。 データウェアハウスは、銀行および金融サービス、消費財および小売流通セクター、および需要ベースの生産を含む管理された製造で広く使用されています。一般に、データウェアハウスの使用期間が長いほど、データウェアハウスはさらに発展します。この進化はさまざまな段階で起こりま

OLAMは、オンライン分析マイニングの略です。 OLAPマイニングとも呼ばれます。これは、オンライン分析処理をデータマイニングおよび多次元データベースのマイニング知識と統合します。データマイニングシステムにはいくつかのパラダイムと構造があります。 さまざまなデータマイニングツールが、統合され、一貫性があり、クリーンなデータで機能する必要があります。これには、データクリーニング、データ変換、およびデータ統合のためのコストのかかる前処理が必要です。したがって、このような前処理によって構築されたデータウェアハウスは、OLAPとデータマイニングの両方にとって高品質の情報の貴重な情報源です。データマイ

リレーショナルOLAP（ROLAP）サーバー これらは、リレーショナルバックエンドサーバーとクライアントフロントエンドツールの間にある中間サーバーです。これらは、リレーショナルまたは拡張リレーショナルDBMSを使用してウェアハウスデータを保存および管理し、OLAPミドルウェアを使用して不足しているアイテムを提供します。 ROLAPサーバーには、各DBMSバックエンドの最適化、集約ナビゲーションロジックの実装、およびその他のツールとサービスが含まれます。 ROLAPテクノロジは、MOLAPテクノロジよりもスケーラビリティが高い傾向があります。たとえば、マイクロストラテジーのDSSサーバーはR

OLAMサーバーは、OLAPサーバーがオンライン分析処理を実行するのと同様に、データキューブで分析マイニングを実行します。統合されたOLAMおよびOLAPメカニズム。OLAMサーバーとOLAPサーバーはどちらも、グラフィカルユーザーインターフェイスAPIを介してユーザーのオンラインクエリ（またはコマンド）を受け入れ、キューブAPIを介してデータ分析でデータキューブを操作します。 メタデータディレクトリを使用して、データキューブへのアクセスを指示できます。データキューブは、MDDB APIを介して複数のデータベースにアクセスして統合し、OLEDBまたはODBC接続を提供できるデータベースAPI

データマイニングは、パターン認識技術と統計的および数学的手法を使用して、リポジトリに保存されている大量のデータをシフトすることにより、意味のある新しい相関関係、パターン、および傾向を発見するプロセスです。疑わしい関係を見つけ、データ所有者にとって理解可能で有用な新しい方法でデータを要約するのは、観測データセットの分析です。 これは、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を得るために、最初は未知である規則性または関係を見つけるための大量の情報の選択、調査、およびモデリングの手順です。データマイニングは、意味のある設計と方法を見つけるための大量のデータの自動または半自動手段による調査と分析

データマイニングの利点 データマイニングの利点は次のとおりです- マーケティング/小売 データマイニングは、ユーザーの購買行動に関する有用で正確な傾向をサポートすることで、ダイレクトマーケターを支援します。これらの傾向に基づいて、マーケターはより正確に顧客にマーケティングの注意を向けることができます。たとえば、ソフトウェア会社のマーケターは、ソフトウェアの購入履歴が多い消費者に新しいソフトウェアを宣伝する場合があります。 さらに、データマイニングは、マーケターがユーザーが購入に興味を持つ可能性のある製品を予測するのにも役立ちます。この予測を通じて、マーケターはユーザーを驚かせ、ユーザ

類似性の測定は、いくつかのデータマイニングの決定の基礎となるフレームワークを提供します。分類やクラスタリングなどのタスクでは、一般に類似性の尺度の存在が考慮されますが、類似性を評価する手法が不十分なフィールドでは、情報の検索が面倒な機能であることがよくあります。 類似測度のいくつかのアプリケーションは次のとおりです- 情報検索 −情報検索（IR）システムの目標は、ユーザーのニーズを満たすことです。別の言い方をすれば、ニーズは一般に、オンラインの検索エンジンのテキストボックスに導入された短いテキストクエリの形で現れます。 IRシステムは通常、クエリに直接応答するのではなく、類似性の尺度によっ

ニューラルネットワークは、人間の脳の動作を模倣するプロセスを通じて、一連のレコード内の基本的な関係を認識しようとする一連のアルゴリズムです。この方法では、ニューラルネットワークは有機または人工のニューロンのシステムを定義します。 ニューラルネットワークは、認知システムと脳の神経機能における（仮定された）学習プロセスをモデルにした分析手法であり、既存の学習からのいわゆる学習プロセスを実装した後、他の観測から（特定の変数で）新しい観測を予測することができます情報。ニューラルネットワークは、データマイニング手法の1つです。 最初のフェーズは、特定のネットワークアーキテクチャを設計することです（そ

カテゴリデータは個別のデータです。カテゴリ属性には固定数の個別の値があり、地理的領域、職種、およびアイテムタイプを含む値の間で順序付けは行われません。カテゴリデータの概念階層を生成するには、さまざまな方法があります- ユーザーまたは専門家によるスキーマレベルでの属性の半順序の指定 −カテゴリ属性またはディメンションの概念階層には、通常、属性のグループが含まれています。ユーザーまたは専門家は、スキーマレベルで属性の部分的または全体的な順序を定義することにより、概念階層を簡単に表すことができます。 たとえば、リレーショナルデータベースまたはデータウェアハウスのディメンション領域には、通

データ統合は、いくつかの異なるソースからのデータをマージする手順です。データ統合を実行する際には、データの冗長性、不整合、重複などに対処する必要があります。データマイニングでは、データ統合はレコードの前処理方法であり、複数の異種データソースからのデータをコヒーレントデータにマージして、統合を維持および提供します。データの観点。 データ統合は、ヘルスケア業界では特に重要です。いくつかの患者記録と診療所からの統合データは、いくつかのシステムからの情報を有益な情報の単一の視点に統合することにより、臨床医が医学的障害と疾患を特定するのを支援し、そこから有用な洞察を引き出すことができます。 効果的な