Анализ данных. Салмин А.А. - 108 стр.

UptoLike

Составители: 

108
кластеризации и методы кластерного анализа не дают
какого-либо способа для проверки достоверности
разбиения на кластеры.
(Предметно-ориентированные аналитические
системы, к.п., $300 – $1000).
2) Ассоциация
Ассоциация, или метод «корзины покупателя»,
является одним из вариантов кластеризации,
используемым для поиска групп характеристик,
наблюдаемых одновременно. Анализ ассоциации имеет
смысл в том случае, если несколько событий связаны друг
с другом.
имеют форму:
если {условие}, то {результат}.
Примером такого правила, служит утверждение, что
абонент, использующий услугу А, будет использовать
услугу Б.
система WizWhy (WizSoft) (стоимость системы около
$4000).
3) Деревья решений
При данном методе правила представляются в виде
последовательной иерархической структуры, называемой
деревом решений, при которой каждый уровень дерева
включает проверку (test) определённой независимой
переменной.
Иерархические структуры деревьев решений весьма
наглядны. Их выразительная мощность в значительной
степени определяется множеством, в котором ищутся
критерии расщепления узлов.
Самыми известными являются See5/C5.0 (Австралия),
Clementine (Integral Solutions,Великобритания), SIPINA
(University of Lyon, Франция), IDIS (Information Discovery,
кластеризации и методы кластерного анализа не дают
какого-либо способа для проверки достоверности
разбиения на кластеры.
     (Предметно-ориентированные       аналитические
системы, к.п., $300 – $1000).

     2) Ассоциация
     Ассоциация, или метод «корзины покупателя»,
является     одним     из    вариантов   кластеризации,
используемым для поиска групп            характеристик,
наблюдаемых одновременно. Анализ ассоциации имеет
смысл в том случае, если несколько событий связаны друг
с другом.
     имеют форму:
     если {условие}, то {результат}.
     Примером такого правила, служит утверждение, что
абонент, использующий услугу А, будет использовать
услугу Б.
     система WizWhy (WizSoft) (стоимость системы около
$4000).

     3) Деревья решений
     При данном методе правила представляются в виде
последовательной иерархической структуры, называемой
деревом решений, при которой каждый уровень дерева
включает проверку (test) определённой независимой
переменной.
     Иерархические структуры деревьев решений весьма
наглядны. Их выразительная мощность в значительной
степени определяется множеством, в котором ищутся
критерии расщепления узлов.
     Самыми известными являются See5/C5.0 (Австралия),
Clementine (Integral Solutions,Великобритания), SIPINA
(University of Lyon, Франция), IDIS (Information Discovery,

108