Кибернетические методы Data Mining

К этой группе относится такие методы:

Ø Искусственные нейронные сети(распознавание, кластеризация, прогноз)

Ø Эволюционное программирование

Ø Генетические алгоритмы(для задач оптимизации)

Ø Ассоциативная память (поиск аналога, прототипов)

Ø Нечеткая логика

Ø Деревья решений

Ø Система обработки экспертных знаний

Св-во методов DM

Основные:

I. Точность

II. Масштабируемость

III. Интерпретируемость

IV. Проверяемость

V. Трудоемкость

VI. Гибкость

VII. Быстрота

VIII. Широта использования

 

 

Сравнительная характеристика DM

Алгоритм Точность Масштабируемость Интерпретируемость Пригодность Гибкость Быстрота Шир.исп.
Классическ. Нейтр. Высокая Высок./нейтр. Высокая Нейтр. Высокая Низкая
Нейтр.сети Высокая Низкая Низкая Низкая Низкая Очень низк. Низкая
Методы визуал. Высокая Очень низк. Высокая Высокая Низкая Очень низк. Высок./нейтр.
Деревья решен. Низкая Высокая Высокая Высок./нейтр. Низкая Высок./нейтр. Высок./нейтр.
Полиномин. Высокая Нейтр. Низкая Высок./нейтр. Нейтр. Низк./нейтр. Нейтр.

 

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: