Có phải tất cả các mẫu đều thú vị trong khai thác dữ liệu không?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Ngược lại với nhiệm vụ truyền thống của mô hình dữ liệu -nơi mục tiêu là mô tả tất cả các sau đó dữ liệu với một mô hình- hoa văn chỉ mô tả một phần của dữ liệu [27]. Tất nhiên, nhiều phần của dữ liệu , và do đó nhiều hoa văn , không thú vị tại tất cả các . Mục đích của khai thác mô hình là chỉ khám phá những cái đó.

Ở đây, một hệ thống khai thác dữ liệu có thể tạo ra tất cả các mẫu thú vị không?

MỘT hệ thống khai thác dữ liệu có tiềm năng phát ra hàng ngàn hoặc thậm chí hàng triệu hoa văn , hoặc các quy tắc. sau đó là tất cả các sau đó mô hình thú vị ?” Điển hình không chỉ là một phần nhỏ của hoa văn có tiềm năng được tạo ra thực sự sẽ quan tâm đến bất kỳ người dùng nhất định nào.

Tương tự như vậy, là quá trình phát hiện các mẫu trong dữ liệu? Mẫu sự công nhận là sự công nhận tự động của hoa văn và các quy định trong dữ liệu . Mẫu nhận dạng có liên quan chặt chẽ đến trí tuệ nhân tạo và máy học, cùng với các ứng dụng như dữ liệu khai thác và khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu (KDD), và thường được sử dụng thay thế cho nhau với các thuật ngữ này.

Về vấn đề này, các mẫu trong khai thác dữ liệu là gì?

Thực tế khai thác dữ liệu nhiệm vụ là phân tích bán tự động hoặc tự động số lượng lớn dữ liệu để trích xuất trước đây chưa biết, thú vị hoa văn chẳng hạn như nhóm của dữ liệu bản ghi (phân tích cụm), bản ghi bất thường (phát hiện bất thường) và các yếu tố phụ thuộc (quy tắc kết hợp khai thác mỏ , tuần tự khai thác mô hình ).

Tần suất mẫu trong phân tích dữ liệu là gì?

MỘT phân tích tần số mẫu so sánh biểu thức chính quy hoa văn được tìm thấy trong các giá trị cho trường được chỉ định và thực hiện phân tích tần số dựa vào hoa văn tìm. Nó tạo một báo cáo cho từng trường liệt kê từng mẫu cùng với số lần mỗi mẫu xảy ra.