¿Qué problemas puede resolver la tecnología de minería de datos en nuestro estudio y en nuestra vida?
La tecnología de minería de datos puede resolver problemas como la prevención de enfermedades del ganado, la mejora de los parámetros del proceso y el diagnóstico de enfermedades.
La tecnología de minería de datos puede predecir el estado de los productos defectuosos basándose en datos históricos de producción, mejorando así los parámetros del proceso y reduciendo las tasas de defectos; la industria ganadera puede utilizar tecnología de minería de datos para predecir si el ganado está enfermo basándose en mediciones; su temperatura corporal, para prevenirlas y tratarlas con anticipación. Los hospitales pueden utilizar registros médicos históricos para encontrar patrones basados en tecnología de minería de datos, lo que ayudará a los médicos a diagnosticar mejor las enfermedades;
La siguiente es una introducción relevante a los métodos de tecnología de minería de datos:
1. Red neuronal
La red neuronal tiene buena robustez y adaptabilidad autoorganizada. El procesamiento, el almacenamiento distribuido y la alta tolerancia a fallas, entre otras características, son muy adecuados para resolver problemas de minería de datos y modelos de redes neuronales de retroalimentación para clasificación, predicción y reconocimiento de patrones.
2. Algoritmo genético
El algoritmo genético es un algoritmo de búsqueda aleatoria basado en la selección natural biológica y el mecanismo genético. El algoritmo genético tiene las características de paralelismo implícito y fácil combinación con otros modelos, lo que lo hace aplicable en la minería de datos.
3. Método del árbol de decisión
El árbol de decisión es un algoritmo comúnmente utilizado en modelos de predicción. Encuentra información valiosa y potencial clasificando intencionalmente grandes cantidades de datos. Sus principales ventajas son una descripción simple y una velocidad de clasificación rápida, que es especialmente adecuada para el procesamiento de datos a gran escala.
4. Método de conjuntos aproximados
La teoría de conjuntos aproximados es una herramienta matemática para estudiar conocimientos imprecisos e inciertos. El método del conjunto aproximado tiene varias ventajas: no necesita proporcionar información adicional; simplifica el espacio de expresión de la información de entrada; el algoritmo es simple y fácil de operar; El objeto del procesamiento del conjunto aproximado es una tabla de información similar a una tabla relacional bidimensional.
La información anterior se refiere a la Enciclopedia Baidu: métodos de tecnología de minería de datos