Файл: Технологии интеллектуального анализа данных (Технологии интеллектуального анализа данных).pdf

Решение предсказательных (predictive) задач разбивается на два этапа. На первом этапе на основании набора данных с известными результатами строится модель. Па втором этапе она используется для предсказания результатов на основании новых наборов данных. При этом, естественно, требуется, что­бы построенные модели работали максимально точно. К данному виду задач относят задачи классификации и регрессии. Сюда можно отнести и задачу поиска ассоциативных правил, если результаты ее решения могут быть ис­пользованы для предсказания появления некоторых событий.

По способам решения задачи разделяют на supervised learning (обучение с учителем) и unsupervised learning (обучение без учителя). Такое название произошло от термина Machine Learning (машинное обучение), часто используемого в англоязычной литературе и обозначающего все технологии Data Mining.

В случае supervised learning задача анализа данных решается в несколько этапов. Сначала с помощью какого-либо алгоритма Data Mining строится модель анализируемых данных — классификатор. Затем классификатор подвергается обучению. Другими словами, проверяется качество его работы, и, если оно неудовлетворительное, происходит дополнительное обучение классификатора. Так продолжается до тех пор, пока не будет достигнут требуемый уровень качества или не станет ясно, что выбранный алгоритм не работает корректно с данными, либо же сами данные не имеют структуры, которую можно вы­явить. К этому типу задач относят задачи классификации и регрессии.

Unsupervised learning объединяет задачи, выявляющие описательные модели, например закономерности в покупках, совершаемых клиентами большого магазина. Очевидно, что если эти закономерности есть, то модель должна их представить и неуместно говорить об ее обучении. Достоинством таких задач является возможность их решения без каких-либо предварительных знаний об анализируемых данных. К этим задачам относятся кластеризация, и поиск ассоциативных правил.

Основные тезисы.

• Интеллектуальный анализ данных позволяет автоматически, основываясь на большом количестве накопленных данных, генерировать гипотезы, которые могут быть проверены другими средствами анализа (например. OLAP).
• Data Mining— исследование и обнаружение машиной (алгоритмами, средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны и доступны для интерпретации человеком.
• Методами Data Mining решаются три основные задачи: задача классификации и регрессии, задача поиска ассоциативных правил и задача кластеризации. По назначению они делятся на описательные и предсказательные. По способам решения задачи разделяют на supervised learning (обучение с учителем) и unsupervised learning (обучение без учителя).
• Задача классификации и регрессии сводится к определению значения зависимой переменной объекта по его независимым переменным. Если зависимая переменная принимает численные значения, то говорят о задаче регрессии, в противном случае — о задаче классификации.
• При поиске ассоциативных правил целью является нахождение частых зависимостей (или ассоциаций) между объектами или событиями. Найденные зависимости представляются в виде правил и могут быть использованы как для лучшего понимания природы анализируемых данных, так и для предсказания событий.
• Задача кластеризации заключается в поиске независимых групп (кластеров) и их характеристик во всем множестве анализируемых данных. Решение этой задачи помогает лучше понять данные. Кроме того, группировка однородных объектов позволяет сократить их число, а следовательно, и облегчить анализ.
• Методы Data Mining находятся на стыке разных направлений информационных технологий: статистики, нейронных сетей, нечетких множеств, генетических алгоритмов и др.
• Интеллектуальный анализ включает в себя следующие этапы: понимание и формулировка задачи анализа, подготовка данных для автоматизированного анализа, применение методов Data Mining и построение моделей, проверка построенных моделей, интерпретация моделей человеком.
• Перед применением методов Data Mining исходные данные должны быть преобразованы. Вид преобразований зависит от применяемых методов.
• Методы Data Mining могут эффективно использоваться в различных областях человеческой деятельности: в бизнесе, медицине, науке, телекоммуникациях и т. д.

Подготовка данных.

Перед использованием алгоритмов Data Mining необходимо произвести подготовку набора анализируемых данных. Так как ИАД может обнаружить только присутствующие в данных закономерности, исходные данные с одной стороны должны иметь достаточный объем, чтобы эти закономерности в них присутствовали, а с другой — быть достаточно компактными, чтобы анализ занял приемлемое время. Чаще всего в качестве исходных данных выступают хранилища или витрины данных. Подготовка необходима для анализа многомерных данных до кластеризации или интеллектуального анализа данных.

Далее данные очищаются. Очистка удаляет выборки с шумами и пропущенными данными.

Очищенные данные сводятся к векторам признаков, один вектор на выборку. Вектор признаков — это суммарная версия сырых данных выборки. Например, черно-белое изображение лица размером 100×100 пикселей содержит 10 тыс. бит сырых данных. Они могут быть преобразованы в вектор признаков путем обнаружения в изображении глаз и рта. В итоге происходит уменьшение объема данных с 10 тыс. бит до списка кодов положения, значительно уменьшая объем анализируемых данных, а значит и время анализа. Выбор функции будет зависеть от того, что является целью анализа; выбор «правильной» функции имеет основополагающее значение для успешного интеллектуального анализа данных.

Векторы признаков делятся на две категории — обучающий набор и тестовый набор. Обучающий набор используется для «обучения» алгоритма Data Mining, а тестовый набор — для проверки найденных закономерностей.

Литература.

1. «Технологии анализа данных: Data Mining. Visual Mining. Text Mining, OLAP» А. А. Барсегян. M. С. Куприянов, В. В. Стенаненко, И. И. Холод. — 2-е изд., перераб. и доп.
2. http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/G2/g2.htm - статья интернета
3. http://ru.wikipedia.org/wiki/Data_mining - Интеллектуальный анализ данных
4. http://www.piter.com/contents/978549807257/978549807257_p.pdf -Технологии анализа данных
5. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+CD).. — СПб: Изд. Питер, 2001. — 368 с.
6. Журавлёв Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. РАСПОЗНАВАНИЕ. Математические методы. Программная система. Практические применения - www.solutions-center.ru. — М.: Изд. «Фазис», 2006. — 176 с. — ISBN 5-7036-0106-8
7. Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных - pca.narod.ru/ZINANN.htm. — Красноярск: Изд. Красноярского государственного технического университета, 2000. — 180 с.
8. Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие - www.intuit.ru/department/database/datamining/. — М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. — 382 с. — ISBN 5-9556-0064-7