Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

34 зволяет лучше осмыслить предметную область, повысить качество решений, принимаемых на основе анализа ее состояния. В отличие от традиционных корреляционных методов, способных выявлять линейную взаимосвязь между переменными, методы ИАД обнару- живают и сложные нелинейные зависимости. Пакеты программ на их основе позволяют при обнаружении зависимостей определять их статистические характеристики, производить визуализацию области действия зависимости и выпадающих точек. Некоторые продукты ин- теллектуального анализа, например система IDIS (The Information Discovery System) фирмы Intelligence Ware, способны выражать выявленные зависимости в виде правил на естественном языке. Со- временные средства ИАД позволяют также определять перемен- ные, оказывающие наибольшее влияние на значение заданных ат- рибутов. Например, анализируя медицинские данные о больных, получивших травму, можно выполнить автоматический выбор трех атрибутов, наиболее значимых для определения времени восста- новления больного после травмы. В качестве таких атрибутов, на- пример, могут быть выделены: «время до момента оказания квали- фицированной помощи», «возраст» и «физическое состояние боль- ного». Впоследствии именно эти признаки могут быть использова- ны для многомерного визуального анализа, например, при опреде- лении координатных осей. Другая важная задача, решаемая сейчас с помощью систем ИАД , – выявление разного рода аномалий в данных, отклонений от общей закономерности. Эта задача связана с предыдущей – откло- нения обнаруживаются на основе выявленных ранее зависимостей. Происходит это следующим образом. Система, выявляющая ано- малии, обучается на множестве допустимых записей, формируя их «собирательный образ». Если запись, предъявляемая впоследствии обученной системе, не удовлетворяет этому образу, система обра-