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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)簡(jiǎn)述常用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有哪些

2019-04-01 17:05:45 4170瀏覽

本篇文章小編給讀者們分享一下常用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有哪些，對(duì)大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣或者是想要參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)的小伙伴可以隨小編一起來了解一下，下面就來了解一下常用的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有哪些吧。

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在結(jié)構(gòu)上，可以把一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)—個(gè)個(gè)的預(yù)測(cè)變量。輸出層的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)目標(biāo)變量，可有多個(gè)。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用者來說不可見)，隱含層的層數(shù)和每層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。

除了輸入層的節(jié)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與很多它前面的節(jié)點(diǎn)(稱為此節(jié)點(diǎn)的輸入節(jié)點(diǎn))連接在一起，每個(gè)連接對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)重Wxy，此節(jié)點(diǎn)的值就是通過它所有輸入節(jié)點(diǎn)的值與對(duì)應(yīng)連接權(quán)重乘積的和作為—個(gè)函數(shù)的輸入而得到，我們把這個(gè)函數(shù)稱為活動(dòng)函數(shù)或擠壓函數(shù)。

2、粗糙集

粗糙集理論基于給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)部的等價(jià)類的建立。形成等價(jià)類的所有數(shù)據(jù)樣本是不加區(qū)分的，即對(duì)于描述數(shù)據(jù)的屬性，這些樣本是等價(jià)的。給定現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)，通常有些類不能被可用的屬性區(qū)分。粗糙集就是用來近似或粗略地定義這種類。

3、模糊集

模糊集理論將模糊邏輯引入數(shù)據(jù)挖掘分類系統(tǒng)，允許定義“模糊”域值或邊界。模糊邏輯使用0.0和1.0之間的真值表示一個(gè)特定的值是一個(gè)給定成員的程度，而不是用類或集合的精確截?cái)?。模糊邏輯提供了在高抽象層處理的便利?/span>

4、回歸分析

回歸分析分為線性回歸、多元回歸和非線性同歸。在線性回歸中，數(shù)據(jù)用直線建模，多元回歸是線性回歸的擴(kuò)展，涉及多個(gè)預(yù)測(cè)變量。非線性回歸是在基本線性模型上添加多項(xiàng)式項(xiàng)形成非線性同門模型。

5、差別分析

差別分析的目的是試圖發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況，如噪音數(shù)據(jù)，欺詐數(shù)據(jù)等異常數(shù)據(jù)，從而獲得有用信息。

6、概念描述

概念描述就是對(duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對(duì)象的共同特征，后者描述不同類對(duì)象之間的區(qū)別，生成一個(gè)類的特征性描述只涉及該類對(duì)象中所有對(duì)象的共性。

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