क्या डेटा माइनिंग में सभी पैटर्न दिलचस्प हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

मॉडलिंग के पारंपरिक कार्य के विपरीत आंकड़े -जहां लक्ष्य वर्णन करना है सब का आंकड़े एक मॉडल के साथ- पैटर्न्स के केवल एक भाग का वर्णन करें आंकड़े [27]. बेशक, के कई हिस्से आंकड़े , और इसलिए कई पैटर्न्स , नहीं हैं दिलचस्प पर सब . का लक्ष्य पैटर्न खनन केवल उन लोगों की खोज करना है जो हैं।

यहां, क्या डेटा माइनिंग सिस्टम सभी दिलचस्प पैटर्न उत्पन्न कर सकता है?

ए डेटा माइनिंग सिस्टम करने की क्षमता रखता है उत्पन्न हजारों या यहां तक कि लाखों पैटर्न्स , या नियम। फिर "हैं" सब का पैटर्न दिलचस्प ?" आमतौर पर न केवल. का एक छोटा सा अंश पैटर्न्स संभावित उत्पन्न वास्तव में किसी दिए गए उपयोगकर्ता के लिए रुचिकर होगा।

इसी तरह, डेटा में पैटर्न का पता लगाने की प्रक्रिया है? प्रतिरूप मान्यता की स्वचालित पहचान है पैटर्न्स और नियमितता में आंकड़े . प्रतिरूप मान्यता कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग से निकटता से संबंधित है, साथ ही जैसे अनुप्रयोगों के साथ आंकड़े डेटाबेस (केडीडी) में खनन और ज्ञान की खोज, और अक्सर इन शर्तों के साथ परस्पर विनिमय के लिए उपयोग किया जाता है।

इसके संबंध में, डेटा माइनिंग में पैटर्न क्या हैं?

वास्तविक डेटा खनन कार्य बड़ी मात्रा में का अर्ध-स्वचालित या स्वचालित विश्लेषण है आंकड़े पहले अज्ञात, दिलचस्प निकालने के लिए पैटर्न्स जैसे के समूह आंकड़े रिकॉर्ड (क्लस्टर विश्लेषण), असामान्य रिकॉर्ड (विसंगति का पता लगाना), और निर्भरता (एसोसिएशन नियम) खुदाई , अनुक्रमिक पैटर्न खनन ).

डेटा एनालिटिक्स में पैटर्न फ़्रीक्वेंसी क्या है?

ए पैटर्न आवृत्ति विश्लेषण रेगुलर एक्सप्रेशन की तुलना करता है पैटर्न्स निर्दिष्ट फ़ील्ड के मानों में पाया जाता है और a. करता है आवृत्ति विश्लेषण पर आधारित पैटर्न्स मिला। यह प्रत्येक फ़ील्ड के लिए एक रिपोर्ट बनाता है जो प्रत्येक को सूचीबद्ध करती है प्रतिरूप प्रत्येक बार की संख्या के साथ प्रतिरूप होता है।