Video: Ի՞նչ է մոտիկությունը տվյալների արդյունահանման մեջ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Հարևանություն միջոցառումները վերաբերում են նմանության և անհամապատասխանության միջոցառումներին: Նմանությունը և տարբերությունը կարևոր են, քանի որ դրանք օգտագործվում են մի շարք մարդկանց կողմից տվյալների հանքարդյունաբերություն մեթոդներ, ինչպիսիք են կլաստերավորումը, մոտակա հարևանի դասակարգումը և անոմալիաների հայտնաբերումը:
Այս առնչությամբ ի՞նչ է հարևանության միջոցը։
Հարևանության միջոցներ բնութագրում է նմանությունը կամ տարբերությունը, որն առկա է էմպիրիկ ուսումնասիրության հիմքում ընկած առարկաների, առարկաների, խթանների կամ անձանց միջև:
Բացի վերևից, ինչպե՞ս եք գտնում մատրիցայի մոտիկությունը: Հեռավորության մատրիցա
- Օբյեկտների միջև մոտիկությունը կարող է չափվել որպես հեռավորության մատրիցա:
- Օրինակ, A = (1, 1) և B = (1.5, 1.5) օբյեկտի միջև հեռավորությունը հաշվարկվում է որպես:
- D = (3, 4) և F = (3, 3.5) օբյեկտի միջև հեռավորության մեկ այլ օրինակ հաշվարկվում է որպես.
Այսպիսով, ի՞նչ է նմանությունն ու տարբերությունը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ:
Նմանություն և տարբերություն հաջորդն են տվյալների հանքարդյունաբերություն հայեցակարգեր, որոնք մենք կքննարկենք: Նմանություն երկուսի նմանության թվային միջոց է տվյալները առարկաներ են, և աննմանություն թվային չափում է, թե որքանով են տարբերվում երկուսը տվյալները օբյեկտներն են.
Ի՞նչ է անհամապատասխանության մատրիցը:
Այն Աննմանության մատրիցա է մատրիցա որն արտահայտում է երկու բազմությունների միջև զույգի նմանությունը: Այն քառակուսի է և սիմետրիկ: Անկյունագծային անդամները սահմանվում են որպես զրո, ինչը նշանակում է, որ զրոն չափն է աննմանություն տարրի և իր միջև:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Արդյո՞ք բոլոր օրինաչափությունները հետաքրքիր են տվյալների արդյունահանման մեջ:
Ի տարբերություն տվյալների մոդելավորման ավանդական առաջադրանքի, որտեղ նպատակը բոլոր տվյալները մեկ մոդելով նկարագրելն է, օրինաչափությունները նկարագրում են տվյալների միայն մի մասը [27]: Իհարկե, տվյալների շատ մասեր, և հետևաբար շատ օրինաչափություններ, ամենևին էլ հետաքրքիր չեն: Օրինակների մայնինգի նպատակն է բացահայտել միայն նրանք, որոնք կան
Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
Տվյալների ընդունումը տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար տվյալների ստացման և ներմուծման գործընթացն է: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»։ Տվյալները կարող են հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով ներթափանցվել
Որո՞նք են տվյալների արդյունահանման ալգորիթմները:
Ստորև բերված է տվյալների արդյունահանման լավագույն ալգորիթմների ցանկը՝ C4: C4. k-միջոցներ՝ Աջակցող վեկտորային մեքենաներ՝ Apriori՝ EM (Axpectation-Maximization): PageRank (PR): AdaBoost՝ kNN:
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Ինչպե՞ս սկսել GoldenGate-ի արդյունահանման գործընթացը:
Ներածություն. Քայլ 1. Մուտք գործեք Golden Gate հրամանի տողի միջերես: Քայլ 2. Վերանայեք բոլոր գործող գործընթացները: Քայլ 3 Դադարեցրեք GoldenGate-ի կրկնօրինակումը: Քայլ 4 Սկսեք GoldenGate-ի կրկնօրինակումը: Քայլ 4.2 Սկսեք բոլոր բաղադրիչները աղբյուրի վրա: Դիտողություն Քաղվածք սկսելու մասին