Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid

Teadmiste kaevandamise teenus. Kaaluma üksikasjalikumalt ülaltoodud rühmasid.

Individuaalsed kauplejad saavad geneetiliste algoritmide jõudu ära kasutada, kasutades turul mitmeid tarkvarapakette. Mis on geneetilised algoritmid? Geneetilised algoritmid GA on probleemide lahendamise meetodid või heuristikamis jäljendavad loodusliku evolutsiooni protsessi.

Erinevalt tehisnärvivõrkudest ANNmis on loodud toimima nagu aju neuronid, kasutavad need algoritmid loodusliku valiku mõisteid probleemi parima lahenduse kindlakstegemiseks. Selle tulemusel kasutatakse GA-sid tavaliselt optimeerijatena, mis kohandavad parameetreid, et minimeerida või maksimeerida tagasisidemõõtu, mida saab seejärel kasutada iseseisvalt või ANN-i ehitamisel. ANN-ide kohta lisateabe saamiseks vaadake: Neural Networks: kasumi prognoosimine.

Kuidas edukalt oma kauplemises Ekspertnõustajaid kasutada

Finantsturgudel kasutatakse parameetrite parimate kombinatsiooniväärtuste leidmiseks kauplemisreeglis kõige sagedamini geneetilisi algoritme ning neid saab sisse ehitada aktsiate valimiseks ja tehingute tuvastamiseks mõeldud ANN-mudelitesse.

Nende meetodite tõhusust on tõestanud mitmed uuringud, sealhulgas "Geneetilised algoritmid: aktsiate hindamise genees" ja "Geneetiliste algoritmide rakendamine aktsiaturgude andmete kaevandamise optimeerimisel" Lisateavet vt:Kuidas luuakse kauplemisalgoritme. Kuidas toimivad geneetilised algoritmid Geneetilised algoritmid luuakse matemaatiliselt vektorite abil, mis on suurused, millel on suund ja suurus.

Iga kauplemisreegli parameetrid on kujutatud ühemõõtmelise vektoriga, mida võib geneetilises mõttes pidada kromosoomiks. Vahepeal võib igas parameetris kasutatud väärtusi pidada geenideks, mida seejärel modifitseeritakse loodusliku valiku abil. Näiteks võib kauplemisreegel hõlmata selliste parameetrite kasutamist nagu liikuva keskmise lähenemise divergents MACDeksponentsiaalne liikuv keskmine EMA ja stohhastika. Geneetiline algoritm sisestaks seejärel nendesse parameetritesse väärtused, et maksimeerida puhaskasumit.

Aja jooksul viiakse sisse väikesed muudatused ja need, mis avaldavad soovitavat mõju, jäävad järgmisele põlvkonnale. Vaata ka:Algoritmilise kauplemise alused.

Seejärel saab teha kolme tüüpi geneetilisi toiminguid: Crossoverid kujutavad endast bioloogias nähtavat paljunemist ja ristumist, kusjuures laps omandab vanemate teatud omadused. Mutatsioonid esindavad bioloogilist mutatsiooni ja neid kasutatakse geneetilise mitmekesisuse säilitamiseks populatsiooni ühest põlvkonnast teise, viies sisse juhuslikke väikeseid muutusi.

Valikud on etapp, kus individuaalsed genoomid valitakse populatsioonist hilisemaks paljunemiseks rekombinatsioon või ristamine. Neid kolme toimingut kasutatakse seejärel viies etapis: Algatage juhuslik populatsioon, kus iga kromosoom asub n-pikkus koos n parameetrite arv.

Вряд ли мысли эти были счастливыми - ведь жили они тогда под тенью Пришельцев. Через несколько веков они должны будут отвратиться от завоеванного ими величия и воздвигнуть стену против Вселенной. Хедрон многократно прогнал на мониторе вперед и назад краткий период истории, запечатлевший трансформацию города.

See tähendab, et juhuslikult määratakse parameetrite arv juhusliku arvuga n iga element. Selle algoritmi puudused hõlmavad vajadust määrata klastrite arv purustamiseks. Kõige populaarsem algoritmi fuzzy klastrite on C-keskmine algoritm C-vahendid. See on k-keskmine meetodi muutmine. Algoritmi sammud: 1. Valige esialgne fuzzy partitsioon n.

Objektid k. Suurus n x K. Kasutades maatriks u, leidke fuzzy vea kriteeriumi väärtus:kus c. Seoses objektid, et vähendada fuzzy vea kriteeriumi väärtust. Tagasi lõikesse 2 kuni maatriksi muutus U. See algoritm ei pruugi läheneda, kui klastrite arv ei ole eelnevalt teada või on vaja üheselt üheselt atribuutida iga objekti ühele klastrile.

Järgmine grupp algoritme on algoritmid põhinevad graafikute teooria. Eeliseks graafiku algoritme klastrite on nähtavus, suhteline rakendamise lihtsus ja võimalus tuua erinevaid parandusi põhineb geomeetrilistel kaalutlustel.

Peamised algoritmid on algoritmi ühendatud komponentide eraldamiseks, algoritmi eraldamiseks minimaalse katte telje puu ja kiht-by-kiht klastri algoritmi konstrueerimiseks. Parameetri valimiseks R. Tavaliselt ehitatud paari kaugusjaotuste histogramm.

Parameeter R. See valitakse Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid tippude vahelise minimaalse tsooni hulgast. Sellisel Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid kontrollige kauguse künnise kasutavate klastrite arvu üsna raske. Minimaalne kattepuu algoritm ehitab kõigepealt veerus minimaalse katte puu ja seejärel eemaldab järjestikku suurima kaaluga ribide. Kihi-by-kiht klastrite algoritm põhineb valiku ühendatud komponentide graafik mõnel tasandil tasemel objektide tipud.

Kauguse taset määrab kaugkünnisega c. Näiteks kui objektide vaheline kaugus. Kihistatud kiht klastrite algoritm genereerib järjestuse graafiku alamgraafite G. See tähendab, et objektide graafik ilma piiranguteta kaugusele graafiku serva pikkuskuna t. Muutes kaugkünniseid alates 0Seega on kiht-by-kiht klastrite algoritm võimeline looma nii lame andmepartitsiooni ja hierarhilise. Klarvingerdamine võimaldab teil saavutada Aktsiate edu eesmärgid: · Parandab andmete mõistmist struktuurirühmade tuvastamise teel.

Proovide võtmine sarnaste esemete rühmade puhul võimaldab lihtsustada andmete edasist töötlemist ja otsuste tegemist, rakendades igale analüüsimeetodile igale klastrile; · Võimaldab teil andmeid kompaktselt salvestada.

Selleks, selle asemel, et kogu proovi säilitamise asemel jätad iga klastri tüüpilise vaatluse; · Uute ebatüüpiliste objektide avastamine, mis ei saanud klastri. Tavaliselt kasutatakse andmete analüüsimisel täiendava meetodi klastritena. Sellisel juhul iseloomustab geneetilisi algoritme nii alotsiteriaalsete kui ka mitme kriteeriumide otsingu võimalust suures ruumis, mille maastik on tähelepanuta jäetud.

Sissejuhatus

See meetodi meetod kasutab iteratiivset protsessi mudelite järjestuse järjestuse areng, kaasa arvatud valiku, mutatsiooni ja ületamise toimingud. Töö alguses moodustub algoritmi populatsioon juhuslikult.

Laadi alla 17 kontrollitud valuuta strateegiad Tootajate aktsiaoptsioonide eelkasutamine

Kodeeritud lahenduste kvaliteedi hindamiseks kasutatakse sobivuse funktsiooni, mis on vajalik iga inimese kohanemisvõime arvutamiseks vajalik. Üksikisikute hinnangu tulemuste kohaselt valitakse nende kõige kohandatud kõige kohandatud.

Valitud isikute ületamise tulemusena ristmikoveate geneetilise operaatori rakendamisel on loodud projektsioon, mille geneetiline teave on moodustatud kromosomaalse teabe vahetamise tulemusena vanemliku isiku vahel. Järeltulijad loodud moodustavad uue elanikkonna ja osa järeltulijate muteerib, mis on väljendatud juhuslikult muutusi nende genotüübid. Stage, mis hõlmab "populatsiooni hindamise järjestust -" valiku "-" ületamine "-" mutatsioon "nimetatakse põlvkonnaks.

Alumine rida Burton Malkiel soovitas filmis "Juhuslik jalutuskäik mööda Wall Streeti" : "Silmsidemetega ahv, kes viskab noolemängu ajalehe finantslehtedele, võiks valida sama hästi toimiva portfelli kui ka ekspertide hoolikalt valitud. Geneetilised algoritmid on ainulaadsed viisid keeruliste probleemide lahendamiseks, kasutades looduse jõudu. Rakendades neid meetodeid väärtpaberihindade prognoosimiseks, saavad kauplejad optimeerida kauplemisreegleid, tuvastades parimad väärtused, mida antud väärtpaberi jaoks iga parameetri jaoks kasutada.

Elanikkonna areng koosneb selliste põlvkondade järjestusest. Üksikisikute ületamiseks järgmised selektsioonialgoritmid eristatakse: · Pumpmy. Mõlemad isikud, kes teevad vanempaari, valitakse juhuslikult kogu elanikkonnast.

Iga inimene võib saada mitme paari liikmeks. Selline lähenemisviis on universaalne, kuid algoritmi tõhusus väheneb suureneva elanikkonnaga. Vanemad võivad olla üksikisikud, kelle kohanemisvõime ei ole keskmisest madalam. Selline lähenemine annab algoritmi kiirema lähenemise. Meetod on ehitatud sugulastel põhineva paari moodustumisele. Suhe all on siin vahemaa elanikkonna liikmete vahel nagu üksikisikute geomeetrilise kauguse mõttes parameetrite ruumis ja genotüüpide vahelisel kaugusel.

Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid eristada genotüüp ja fenotüübi inbreeding. Inbreeding võib iseloomustada otsingukontsentratsiooni vara kohalikesõlmedes, mis tegelikult toob kaasa elanikkonna partitsiooni eraldiseisvatesse kohalikesse rühmadesse, mis on seotud maastiku äärmise kohalike rühmade ümber.

Paari moodustumine pikamaa suguluse põhjal kaugemate isikute jaoks. Väljutus on suunatud algoritmi lähenemise vältimiseks juba leitud otsustele, sundides algoritmi, et vaadata uusi, uurimata alasid.

Financed projects

Algoritmid uue elanikkonna moodustamiseks: · Valik nihkumine. Kõigist samade genotüüpide inimestest antakse eelistus neile, kelle fitness on suurem. Seega saavutatakse kaks eesmärki: erinevate kromosomaalsete komplekti parimad lahendused ei kaota, säilitatakse pidevalt geneetiline mitmekesisus. Vähenemise moodustab uue elanikkonna kaugel üksikisikute asemel üksikisikute, kes on rühmitatud lähedal praegu leitud lahenduse.

Seda meetodit kasutatakse mitmeemnete ülesannete jaoks. Elite valikumeetodid tagavad, et valimisel jääb tingimata elanikkonna parimad liikmed. Sellisel juhul osa parimatest isikutest ilma muudatusteta läheb Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid põlvkonna. Kiire lähenemise Elite valiku saab kompenseerida sobiva meetodi valimise vanemliku paari.

Sellisel juhul kasutatakse sageli vabandust.

Andmete kaevandamise andmete analüüsi meetodid. Andmete kaevandamine · loginom wiki

See on selline kombinatsioon "Eesvõrk - Elite valik" on üks kõige tõhusamaid. Turniiride valimine rakendab n turniiride valimiseks n üksikisikute.

Iga turniir on ehitatud K-elementide valimisse elanikkonnast ja valides nende hulgas parima üksikisiku. Üks kõige ihaldatavamaid rakendusi geneetiliste algoritmide rakenduste andmekaevanduspiirkonnas on kõige optimaalsema mudeli otsimine otsige algoritmi, mis vastab konkreetse piirkonna spetsifikatsioonidele.

Geneetilised algoritmid kasutatakse peamiselt närvivõrgude ja kaalude topoloogia optimeerimiseks. Siiski on võimalik neid kasutada ka sõltumatu vahendina. Rakenduse ulatus Andmekaevandustehnoloogial on tõeliselt mitmesugused rakendused, olles tegelikult universaalsete vahendite kogum mis tahes tüüpi andmete analüüsimiseks. Turustamine Üks esimesi valdkondi, kus rakendati intelligentsete andmete analüüsi tehnoloogiaid, oli turundusvaldkond. Ülesanne, millega arendada andmete kaevandamise meetodeid algas, nimetatakse analüüs ostukorvi.

See ülesanne on tuvastada kaubad, mida ostjad püüavad koos omandada. Teadmised ostukorv on vajalik reklaamifirmade läbiviimiseks, moodustades klientidele isiklikke soovitusi, arendades strateegiaid kaupade varude ja meetodite loomiseks kauplemissaalides nende paigutuste loomiseks.

Ka turunduses lahendatakse sellised ülesanded toote sihtrühma määratlus edukamaks edendamiseks; ajutiste mallide uurimine, mis aitavad ettevõtetel teha otsuseid varude loomise kohta; Prognoositavate mudelite loomine, mis võimaldab ettevõtetel õppida erinevate klientide vajaduste olemust teatud käitumisega; Kliendi lojaalsuse prognoosimine, mis võimaldab paljastada kliendi lahkumise hetke oma käitumise analüüsimisel Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid võib-olla takistada väärtusliku kliendi kaotust.

Tööstus Üks olulisi juhiseid selles valdkonnas on seire- ja kvaliteedikontroll, kus analüüsi vahendite kasutamine on võimalik ennustada seadme väljundit, vigade ilmumist, plaani parandamist. Prognoosida teatud omaduste populaarsust ja teadmisi selle kohta, millised omadused on tavaliselt tellitud koos aitab optimeerida tootmist, orienteerige seda tarbijate tegelikele vajadustele.

Ravim Meditsiinis kehtib andmete analüüs ka üsna edukalt. Näide ülesannetest on uuringute tulemuste analüüs, ravi ja narkootikumide tõhususe võrdlemine, haiguste analüüs ja nende jaotus, kõrvaltoimete avastamine.

Andmekaevandustehnoloogiad, nagu assotsieerused reeglid ja seerianumbrid, kasutatakse edukalt narkootikumide ja kõrvaltoimete vastuvõtmise vaheliste sidemete avastamisel. Molecular Geneetika ja geneetiline insener Võib-olla kõige teravamalt ja samal ajal on eksperimentaalsete andmete tuvastamise ülesanne molekulaarse geneetika ja geenitehnoloogias.

Siin sõnastatakse see markerite määratlusena, mille kohaselt mõistetakse geneetiliste geneetiliste koodide, mis kontrollivad neid või muid elusorganismi fenotüüpilisi märke. Sellised koodid võivad sisaldada sadu, tuhandeid ja rohkem seotud elemente. Analüütilise andmete analüüsi tulemus avastab ka teadlased ja sõltuvad inimese DNA järjestuse muutuste ja erinevate haiguste tekkimise ohtu. Rakendatud keemia Andmekaevandusmeetodeid kasutatakse rakendatud keemias.

Sageli on küsimus teada, et teatud ühendite keemilise struktuuri iseärasused, mis määratlevad nende omadused. See ülesanne on keeruliste keemiliste ühendite analüüsis eriti oluline, mille kirjeldus sisaldab sadu ja tuhandeid struktuurseid elemente ja nende seoseid. Kuritegevuse vastu võitlemine Turvalisuse tagamisel Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid andmete kaevandamist suhteliselt hiljuti, kuid praktilisi tulemusi on juba saadud intelligentsete andmete analüüsi tõhususe kinnitamisel selles valdkonnas.

Šveitsi teadlased on välja töötanud süsteemi protestitegevuse analüüsimiseks, et ennustada tulevasi intsidente ja süsteemi jälgimist areneva kübergrumbrite ja häkkerite tegevuse jälgimisega maailmas. Kui palju raha vajate kaubandusvalikute jarele süsteem võimaldab teil ennustada küberkihud ja muud infoturbe riske.

Ka andmete kaevandamise meetodeid kasutatakse edukalt krediitkaardi pettuse tuvastamiseks. Analüüsides varasemaid tehinguid, mis olid hiljem pettunud, tuvastab pank mõnede stereotüüpide sellise pettuse.

Muud rakendused · Riskianalüüs. Näiteks, tuvastades tasuliste avaldustega seotud tegurite kombinatsioonide kombinatsioonid, võivad kindlustusandjad vähendada nende kahjumit kohustustest. On juhtum, millal Ameerika Ühendriikides leidis suur kindlustusselts, et makstud summad inimeste avaldustest, kes on abielus kaks korda rohkem üksikute inimeste avalduste summad. Ettevõte vastas sellele uutele teadmiste läbivaatamisele tema üldpoliitika, et pakkuda allahindlusi pereliiklitele.

Ilm prognoos kasutades närvivõrgud, eriti ise korraldava Kohonen kaarte kasutatakse. Analüüsi tööriistad aitavad personalijuhtimisteenuseid valida kõige edukamate kandidaatide, mis põhinevad nende kokkuvõtte andmete analüüsil, mudeli ideaalsete töötajate omadustest ühe positsiooni või selle positsiooni jaoks.

Andmekaevandamise tootjad Andmekaevandusvahendid kuuluvad traditsiooniliselt kallis tarkvaratoodetesse. Seega, alles hiljuti, olid selle tehnoloogia peamised tarbijad pangad, finants- ja kindlustusseltsid, suured kaubandusettevõtted ja peamised ülesanded, Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid nõuavad andmete kaevandamise kasutamist, krediidi ja kindlustusriskide hindamist ja turunduspoliitikat, tariifiplaane ja muid põhimõtteid klientidega peetakse.

Viimastel aastatel on olukord läbinud teatud muudatused: tarkvaraturg on ilmunud suhteliselt odavamad andmekaevandusvahendid ja isegi tasuta jaotussüsteemid, mis muutsid selle tehnoloogia väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele kättesaadavaks.

Võtmed kaasa

Vaba tarkvara valimine on samuti erinev. On nii universaalseid analüüsi vahendeid nagu jhepwork, knime, oranž, apelsiliiner ja spetsialiseeritud vahendid, nagu Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid - Freymvork klastri tekstiandmetele ja otsingupäringutele, CherecricalIZE.

Kriitika RSI 20 strateegia Andmete kaevandamise tulemused sõltuvad suures osas andmete ettevalmistamise tasemest, mitte mõnede algoritmi "suurepäraste võimalustest" või algoritmide komplektist.

Tööriistade kirjaoskamatu kasutamine toob kaasa ettevõtte mõttetu kulutuste potentsiaali ja mõnikord miljoneid dollareid. Arvamus Herba Edelstein Herb Edelsteinkuulus ekspertide maailmas andmete kaevandamise valdkonnas, andmete laod ja CRM: "Viimane uuring kahest varest on näidanud, et andmete kaevandamine on endiselt varajases arengutapis.

Paljud organisatsioonid on sellest tehnoloogiast huvitatud, kuid ainult mõned rakendavad selliseid projekte aktiivselt aktiivselt. Teine oluline punkt oli võimalik teada saada: andmete kaevandamise protsessi praktikas osutub oodatust keerulisemaks. Seadusi on lummatud müüdi, et andmete kaevandamise vahendeid on lihtne kasutada.

Eeldatakse, et see on piisav, et käivitada selline tööriist Terabaidi andmebaasis ja kasulikku teavet ilmub koheselt. Tegelikult nõuab edukas andmekaevandusprojekt arusaamist tegevuse olemusest, andmetest ja tööriistadest, samuti andmete analüüsiprotsessist.

Järgnevalt Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid järgmised: 1. Tehnoloogia ei saa anda vastuseid küsimustele, mida ei olnud määratud. Ta ei saa asendada analüütikut, vaid annab talle ainult võimas vahend oma töö leevendamiseks ja parandamiseks. Andmete kaevandamise taotluse arendamise ja toimimise keerukus.

Kuna see tehnoloogia on multidistsiplinaarne ala, et arendada taotlust, mis sisaldab andmete kaevandamist, tuleb kasutada erinevate valdkondade spetsialistid, samuti tagada nende kvalitatiivne koostoime. Kasutaja kvalifikatsioon. Erinevatel andmekaevandusvahenditel on liidese "sõbralikkus" erinev tase ja nõuavad konkreetse kasutaja kvalifikatsiooni. Seetõttu peab tarkvara vastama kasutaja ettevalmistamise tasemele.

Andmete kaevandamise kasutamine peaks olema lahutamatult seotud kasutaja oskuste suurenemisega.

Bibliograafia Sissejuhatus Infotehnoloogiate väljatöötamise tulemus on kiiresti elektroonilises vormis kogutud andmete hulk, mis kasvab kiiresti. Samal ajal omavad andmed reeglina heterogeense struktuuri tekstid, pildid, audio, video, hüperteksti dokumendid, suhtelised andmebaasid. Pikka aega kogunenud andmed võivad sisaldada väärtuslikke andmeid, mis on väärtuslikud andmed planeerimisel, prognoosimisel, otsuste tegemisel, protsesside kontrollimisel.

Kuid andmete kaevandamise spetsialistid, kes oleksid äriprotsessides hästi aru saanud, ei ole praegu piisavalt. Kasuliku teabe eemaldamine on võimatu ilma hea arusaamiseta andmete olemusest. Vajalik on hoolikas valimine sõltuvuste või tuvastatavate mallide mudeli ja tõlgendamise.

Seetõttu nõuab töö selliste vahenditega suletud koostöö valdkonna eksperdi ja andmete kaevandamise vahendi spetsialisti vahel. Posted mudelid peavad olema pädevalt integreeritud äriprotsessidesse, mida hinnatakse ja ajakohastatakse mudeleid.

Hiljuti tarnitakse andmete kaevandussüsteem andmelaotehnoloogia osana. Andmete ettevalmistamise keerukus. Edukas analüüs nõuab kvalitatiivset andmesidet. Nii, et tehnoloogia töötas ise, võtab see palju vaeva ja aega, mis lähevad esialgse andmeside analüüsi, mudeli valik ja selle kohandamine.

Suur osa valedest, ebausaldusväärseid või kasututest tulemustest. Andmekaevandustehnoloogiate abil saate tõesti väga väärtuslikku teavet leida, mis võib anda olulise eelise edasise planeerimise, juhtimise, otsuste tegemise. Andmekaevandusmeetodite abil saadud tulemused sisaldavad siiski sageli vale- ja tähenduse järeldusi. Paljud spetsialistid väidavad, et andmete kaevandamise tööriistad võivad anda suur hulk statistiliselt ebausaldusväärseid tulemusi.

Selliste tulemuste protsendi vähendamiseks kontrollitakse saadud mudelite piisavust testiandmetest. Siiski on võimatu vale järeldusi täielikult vältida. Kõrge hind. Kvalitatiivne tarkvara toode on arendaja oluliste tööjõukulude tulemus. Seetõttu on andmete kaevandamise tarkvara traditsiooniliselt seotud kallite tarkvaratoodetega.

Andmekaevandusvahendid, erinevalt statistilisest, teoreetiliselt ei nõua kauplemissusteem ja määratletud retrospektiivsete andmete olemasolu. See funktsioon võib põhjustada ebausaldusväärsete valede, valede mudelite avastamist ja selle tulemusena nende Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid ebaõigeid otsuseid.

Valuuta Commerce Krapp Mangude ostuvoimaluste allalaadimine

On vaja jälgida avastatud teadmiste statistilist olulisust. Loetelukirjandus 1. Han ja Micheline Kamber. Andmete kaevandamine: mõisted ja tehnikad.

Automatiseeritud kauplemissusteemide tuubid Parimad Nadexi kaubanduse signaalid

Andmekaevandustehnika: turunduse, müügi ja kliendisuhete juhtimise jaoks - 2. SIU nin Lam. Assotsiatsioonieeskirjade avastamine Binaarne valik Benarkah. kaevandamises. Selles klassifikatsioonis määratakse ülemine tase, kas andmed salvestatakse pärast andmete kaevandamist või neid destilleeritakse hilisemaks kasutamiseks.

Otsene andmete kasutamine või andmete salvestamine. Selle meetodite rühma probleem - kui seda kasutatakse, võib olla raske analüüsida ultra-kõrge andmebaase. Selle Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid meetodid: klastri analüüs, lähim naabri meetod, k-lähim naabri meetod analoogia põhjendus.

Formaliseeritud avastamine ja kasutamine seadusedvõi destilleerimismallid. Tehnoloogiaga destilleerimise mallid Üks näidis mall teavet ekstraheeritakse lähteandmete ja muundatakse mõned formaalseks struktuuriks, mille tüüp sõltub kasutatud andmete kaevandamise meetod. See protsess viiakse läbi etapis. Staadiumis prognostiline modelleerimine ja erandite analüüs Kasutatakse etapi tulemusi tasuta otsingNad on andmebaaside ise oluliselt kompaktsemad.

Tuletame meelde, et nende mudelite disainilahendusi saab tõlgendada analüütik või ebaõiglaselt "mustad kastid". Selle rühma meetodid: loogilised meetodid; visualiseerimismeetodid; Ristuva tabeli meetodid; Võrranditel põhinevad meetodid. Loogilised meetodid või loogiliste induktsioonimeetodite hulka kuuluvad: fuzzy taotlused ja analüüsid; sümboolsed reeglid; Lahenduste puud; Geneetilised algoritmid. Selle rühma Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid on ehk kõige tõlgendatud - nad joonistavad leitud mustrid, enamikul juhtudel, üsna läbipaistvas vormis kasutaja seisukohast.

Saadud reeglid võivad hõlmata pidevaid ja diskreetseid muutujaid. Tuleb märkida, et lahenduste puud saab kergesti konverteerida sümboolsete reeglite komplektile, tekitades ühe reegli mööda teed puu juurest selle terminal Vertex.

Lahenduste ja reeglite puud on tegelikult erinevad viisid ühe ülesande lahendamiseks ja ainult nende võimekute lahendamiseks. Lisaks teostavad eeskirjade rakendamist aeglasemaid algoritme kui otsuste tegemist puude.

Cross-Tab-vahekaardi meetodid: agendid, Baiec usaldus võrgustik, rist-tabeli visualiseerimine.

Viimane meetod ei reageeri ühele andmekaevanduse ühele omadustele - sõltumatu otsing seadused Analüütiline süsteem. Siiski tagab teabe edastamine ristlaua kujul, rakendamise peamise ülesande andmete kaevandamise - otsing mallid, nii et seda meetodit võib pidada ka üheks andmete kaevandamise meetodite.

Võrranditel põhinevad meetodid. Selle rühma meetodid väljendavad tuvastatud mustreid matemaatiliste väljendite kujul - võrrandid. Seetõttu saavad nad töötada ainult numbriliste muutujatega ja muude tüüpide muutujad peavad vastavalt kodeerima. See mõnevõrra piirab selle rühma meetodite kasutamist, kuid neid kasutatakse laialdaselt erinevate ülesannete lahendamisel, eriti prognoosimise ülesannete lahendamisel.

Selle rühma peamised meetodid: statistilised meetodid ja närvivõrgud Statistilisi meetodeid kasutatakse kõige sagedamini prognoosimise ülesannete lahendamiseks. Nende hulgas on palju statistilise analüüsi meetodeid, näiteks korrelatsiooni-regressioonianalüüsi, dünaamika seeria korrelatsiooni, dünaamilise seeria suundumuste kindlakstegemist harmoonilise analüüsi.

Content section

Teine klassifikatsioon jagab kõiki andmekaevandusmeetodite sorte kaheks rühmaks: statistilised ja küberneetilised meetodid. See eraldusskeem põhineb erinevatel lähenemisviisidel matemaatiliste mudelite õppimisele. Tuleb märkida, et andmete kaevandamise statistiliste meetodite omistamisele on kaks lähenemisviisi.

Esimene neist on vastu Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid meetodite ja andmete kaevandamise vastu, selle toetajad kaaluvad klassikalisi statistilisi meetodeid andmete analüüsi eraldi suunas.

Teise lähenemisviisi kohaselt on statistilised analüüsimeetodid osa matemaatilise tööriistakomplekti andmete kaevandamisest. Enamik mainekaid allikaid järgivad teist lähenemisviisi. Selles klassifikatsioonis eristage kahte meetodi rühma: statistilised meetodid, mis põhinevad keskmistatud kogunenud kogemuste kasutamisel, mis kajastub tagasiulatuvatel andmetel; küberkeetilised meetodid, mis hõlmavad paljusid heterogeenseid matemaatilisi lähenemisviise.

Sellise klassifikatsiooni puudumine: nii statistilised kui ka küberneetilised algoritmid ühel viisil või muul viisil sõltuvad statistiliste kogemuste võrdlemisel praeguse olukorra jälgimise tulemustega.

Sellise klassifikatsiooni eeliseks on selle mugavus tõlgendamiseks - seda kasutatakse kaasaegse lähenemisviisi matemaatiliste vahendite kirjeldamisel teadmiste väljavõtmine allikate tähelepanekute massiividest operatiiv- ja tagasiulatuvst Andmekaevanduste ülesannetes.

Kauplemissusteemide geneetilised algoritmid üksikasjalikumalt ülaltoodud rühmasid. Need meetodid on neli omavahel seotud osa: statistiliste andmete olemuse esialgne analüüs statsionaarsuse, normaalsuse, sõltumatuse, ühtsuse, jaotusfunktsiooni tüübi hindamine, selle parameetrid jne ; Ühenduste avastamine I.

Andmete kaevandamise statistiliste meetodite arsenal liigitatakse neljale meetoditele: Kirjeldav analüüs ja lähteandmete kirjeldus. Seos analüüs korrelatsioon ja regressioonianalüüs, faktori analüüs, dispersioonianalüüs. Mitmemõõtmeline statistiline analüüs komponentide analüüs, diskrimineeriv analüüs, mitmemõõtmeline regressioonianalüüs, kanoonilised korrelatsioonid jne.

Ajutine seeria analüüs dünaamilised mudelid ja prognoosimine. Andmete kaevandamine Praegu esindab andmete kaevandamise tehnoloogiat mitmeid kaubandus- ja vabalt jaotatud tarkvaratooteid. Täielik ja regulaarselt ajakohastatud nimekiri nende toodete kohta leiate veebisaidilt.