Анализ данных. Салмин А.А. - 109 стр.

США), Knowledge SEEKER (ANGOSS, Канада). Стоимость
этих систем варьируется от $1000 до $10000.

     4) Метод «ближайших соседей»
     Цель данного метода заключается в том, чтобы
предсказать значение зависимой переменной для
некоторой записи из определенного массива, для которого
известны значения как зависимой, так и независимой
переменных. Для этого в этом массиве записей,
выбирается запись, наиболее «близкая» к той, для которой
необходимо сделать предсказание, и она интерпретируется
как искомая зависимая переменная.
     Примеры систем, использующих данный метод, –
КАТЕ tools (Acknosoft, Франция), Pattern Recognition
Workbench (Unica, США).

     5) Нейронные сети
     Нейронная сеть представляет из себя структуру,
состоящую из узлов и связей между ними. Причем, для
того чтобы данную сеть можно было бы применять в
дальнейшем, её прежде надо «настроить» с
использованием полученных ранее данных, содержащих
значения входных и выходных параметров (правильные
ответы). Настройка состоит в подборе весов
межнейронных связей, обеспечивающих наибольшую
близость ответов сети к известным правильным ответам.
     Основной недостаток, сдерживающий использование
нейронных сетей для извлечения знаний – их
«непрозрачность». Построенная модель, как правило, не
имеет четкой интерпретации (концепции «черного
ящика»).
     Примеры нейросетевых систем – BrainMaker (CSS),
NeuroShell (Ward Systems Group), OWL (HyperLogic).
Стоимость их довольно значительна: $1500 – $8000.

                                                    109