التقنيات الاكثر استخداما في تنقيب البيانات
ان التقنيات الاكثر استخداما في تنقيب البيانات هي:
- الشبكات العصبية الذكية Artificial Neural Networks:نماذج توقعية لاخطية تتعلم خلال التدريب وتمثل في تركيبها شبكات عصبية بايولوجية.
- اشجار القرارات Decision Trees:هياكل على شكل اشجار تمثل مجاميع من القرارات .تولد هذه القرارات قواعد لتصنيف مجموعة البيانات .تحتوي طرق شجرة القرار الخاصة :اشجار تصنيف و انحدار( CART) Regression) وكشف التفاعل الاتوماتيكي الى مربع كاي (CHAID).
- خوارزميات جينية Genetic Algorithms: تقنيات مثالية تستخدم المعالجات مثل الدمج الجيني ,التزاوج Mutation والاختيار الطبيعي Natural Selection في تصميم يعتمد على مفاهيم التطور Evolution.
- طريقة الجار الاقرب Nearest Neighbor Method: تقنية تصنف كل قيد في مجموعة بيانات اعتمادا على مزيج من الاصناف الى قيود K والتي تكون اكثر تشابها في مجموعة البيانات التأريخية (حيث يكون K=1) تسمى في بعض الاحيان تقنية الجار الاقرب k - .
- حث القاعدة Rule Induction: يعتمد أستخلاص قواعد if -then المفيدة على اهمية احصائية العديد من هذه التقنيات هي والتي قيد الاستخدام لاكثر من عشرة سنوات في ادوات تحليل متخصصة والتي تعمل مع بيانات صغيرة الحجم نسبيا .تطورت هذه القدرات الان لتتكامل بصورة مباشرة مع مناجم البيانات (Data Warehouse) القياسية - صناعيا ومع قواعد OLAP .
حصريا لدرر العراق
رد مع اقتباس
المشاركة الأصلية كتبت بواسطة الملكي العراقي
