Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

307 3.5. Статистические методы анализа данных.............................168 3.6. Нейросетевые методы анализа данных .............................181 3.7. Анализ данных на основе методов нечеткой логики ........188 3.8. Эволюционные методы анализа данных ...........................198 3.9. Гибридные методы анализа данных..................................204 Примеры нечетких нейронных сетей (208). Контрольные вопросы ....................................................................213 Раздел 4. ОБНАРУЖЕНИЕ ЗНАНИЙ В БАЗАХ ДАННЫХ...........216 4.1. Стратегии получения знаний.............................................216 4.2. Понятие технологии обнаружения знаний в базах дан- ных .....................................................................................218 4.3. Подготовка обучающей выборки ......................................222 4.4. Репрезентативность обучающей выборки.........................227 4.5. Аналитические алгоритмы очистки данных........................228 Парциальная обработка (228). – Факторный анализ (233). – Корреляционный анализ (236). – Обнаружение дубликатов и противоречий (236). – Фильтрация (239). 4.6. Алгоритмы трансформации данных..................................240 4.7. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа дан- ных .....................................................................................251 Автокорреляция (251). – Нейронные сети (254). – Линейная регрессия (265). – Прогнозирование (267). – Логистическая регрессия (269). – Деревья решений (274). – Карты Кохонена (279). – Ассоциативные правила (284). 4.8. Методы оценки данных и интерпретации результатов ....290 ROC-анализ (292). – Анализ «что-если» (298). Контрольные вопросы ....................................................................301 Cписок литературы.........................................................................302