Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

214 7. В чем заключается сиквенциальный анализ? 8. Дайте определение основным характеристикам ассоциа- тивных правил: поддержка, достоверность, улучшение. 9. Поясните особенность использования алгоритма Apriori. 10. В чем состоит задача кластеризации? 11. Перечислите меры близости для определения «похоже- сти» объектов. 12. Основные способы представления результатов кластери- зации. 13. Отличие иерархических от неиерархических методов кластеризации. 14. В чем заключается идея алгоритма k -средних? 15. В чем заключается цель статистического анализа дан- ных? 16. Перечислите основные виды распределений признаков. 17. Поясните основные статистические гипотезы и методы их проверки. 18. В чем отличие первичного анализа от вторичного анализа данных? 19. Приведите одну из классификаций статистических мето- дов. 20. Что понимают под нейронными сетями? 21. В чем заключается задача обучения нейронной сети? 22. В чем особенность алгоритма обратного распространения ошибки? 23. Достоинства и недостатки нейросетевых технологий. 24. В чем заключается фундаментальное отличие нечеткого множества от обычного четкого множества? 25. Что такое функция принадлежности и каковы ее особен- ности?