Курсовая работа: Методы Data Mining

На втором этапе построенную модель применяют к анализируемым объектам (к объектам с неопределенным значением зависимой переменной).

Задача классификации и регрессии имеет геометрическую интерпретацию. Рассмотрим ее на примере с двумя независимыми переменными, что позволит представить ее в двумерном пространстве (рис. 2.1.1). Каждому объекту ставится в соответствие точка на плоскости. Символы "+" и "-" обозначают принадлежность объекта к одному из двух классов. Очевидно, что данные имеют четко выраженную структуру: все точки класса "+" сосредоточены в центральной области. Построение классификационной функции сводится к построению поверхности, которая обводит центральную область. Она определяется как функция, имеющая значения "+" внутри обведенной области и "-" - вне.

Рис. Классификация в двумерном пространстве

Как видно из рисунка, есть несколько возможностей для построения обводящей области. Вид функции зависит от применяемого алгоритма.

Основные проблемы, с которыми сталкиваются при решении задач классификации и регрессии, - это неудовлетворительное качество исходных данных, в которых встречаются как ошибочные данные, так и пропущенные значения, различные типы атрибутов - числовые и категорические, разная значимость атрибутов, а также так называемые проблемы overfitting и underfilling. Суть первой из них заключается в том, что классификационная функция при построении "слишком хорошо" адаптируется к данным, и встречающиеся в них ошибки и аномальные значения пытается интерпретировать как часть внутренней структуры данных. Очевидно, что такая модель будет некорректно работать в дальнейшем с другими данными, где характер ошибок будет несколько иной. Термином underfitting обозначают ситуацию, когда слишком велико количество ошибок при проверке классификатора на обучающем множестве. Это означает, что особых закономерностей в данных не было обнаружено и либо их нет вообще, либо необходимо выбрать иной метод их обнаружения.

Задача поиска ассоциативных правил

Поиск ассоциативных правил является одним из самых популярных приложений Data Mining. Суть задачи заключается в определении часто встречающихся наборов объектов в большом множестве таких наборов. Данная задача является частным случаем задачи классификации. Первоначально она решалась при анализе тенденций в поведении покупателей в супермаркетах. Анализу подвергались данные о совершаемых ими покупках, которые покупатели складывают в тележку (корзину). Это послужило причиной второго часто встречающегося названия — анализ рыночных корзин (Basket Analysis). При анализе этих данных интерес прежде всего представляет информация о том, какие товары покупаются вместе, в какой последовательности, какие категории потребителей, какие товары предпочитают, в какие периоды времени и т. п. Такая информация позволяет более эффективно планировать закупку товаров, проведение рекламной кампании и т. д.

Например, из набора покупок, совершаемых в магазине, можно выделить следующие наборы товаров, которые покупаются вместе:

· {чипсы, пиво};

· {вода, орехи}.

Следовательно, можно сделать вывод, что если покупаются чипсы или орехи, то, как правило, покупаются пиво или вода соответственно. Обладая такими знаниями, можно разместить эти товары рядом, объединить их в один пакет со скидкой или предпринять другие действия, стимулирующие покупателя приобрести товар.

Задача поиска ассоциативных правил актуальна не только в сфере торговли. Например, в сфере обслуживания интерес представляет, какими услугами клиенты предпочитают пользоваться в совокупности. Для получения этой информации задача решается применительно к данным об услугах, которыми пользуется один клиент в течение определенного времени (месяца, года). Это помогает определить, например, как наиболее выгодно составить пакеты услуг, предлагаемых клиенту.

В медицине анализу могут подвергаться симптомы и болезни, наблюдаемые у пациентов. В этом случае знания о том, какие сочетания болезней и симптомов встречаются наиболее часто, помогают в будущем правильно ставить диагноз.

При анализе часто вызывает интерес последовательность происходящих событий. При обнаружении закономерностей в таких последовательностях можно с некоторой долей вероятности предсказывать появление событий в будущем, что позволяет принимать более правильные решения. Такая задача является разновидностью задачи поиска ассоциативных правил и называется сиквенциалъным анализом.

Основным отличием задачи сиквенциального анализа от поиска ассоциативных правил является установление отношения порядка между исследуемыми наборами. Данное отношение может быть определено разными способами. При анализе последовательности событий, происходящих во времени, объектами таких наборов являются события, а отношение порядка соответствует хронологии их появления.

Сиквенциальный анализ широко используется, например в телекоммуникационных компаниях, для анализа данных об авариях на различных узлах сети. Информация о последовательности совершения аварий может помочь в обнаружении неполадок и предупреждении новых аварий. Например, если известна последовательность сбоев:

где — сбой с кодом i, то на основании факта появления сбоя можно сделать вывод о скором появлении сбоя . Зная это, можно предпринять профилактические меры, устраняющие причины возникновения сбоя. Если дополнительно обладать и знаниями о времени между сбоями, то можно предсказать не только факт его появления, но и время, что часто не менее важно.

Задача кластеризации

Задача кластеризации состоит в разделении исследуемого множества объектов на группы "похожих" объектов, называемых кластерами. Слово кластер английского происхождения (cluster), переводится как сгусток, пучок, группа. Родственные понятия, используемые в литературе, - класс, таксон, сгущение. Часто решение задачи разбиения множества элементов на кластеры называют кластерным анализом.

Кластеризация может применяться практически в любой области, где необходимо исследование экспериментальных или статистических данных. Рассмотрим пример из области маркетинга, в котором данная задача называется сегментацией.

Концептуально сегментирование основано на предпосылке, что все потребители - разные. У них разные потребности, разные требования к товару, они ведут себя по-разному: в процессе выбора товара, в процессе приобретения товара, в процессе использования товара, в процессе формирования реакции на товар. В связи с этим необходимо по-разному подходить к работе с потребителями: предлагать им различные по своим характеристикам товары, по-разному продвигать и продавать товары. Для того чтобы определить, чем отличаются потребители друг от друга и как эти отличия отражаются на требованиях к товару, и производится сегментирование потребителей.

В маркетинге критериями (характеристики) сегментации являются: географическое местоположение, социально-демографические характеристики, мотивы совершения покупки и т. п.

На основании результатов сегментации маркетолог может определить, например, такие характеристики сегментов рынка, как реальная и потенциальная емкость сегмента, группы потребителей, чьи потребности не удовлетворяются в полной мере ни одним производителем, работающим на данном сегменте рынка, и т. п. На основании этих параметров маркетолог может сделать вывод о привлекательности работы фирмы в каждом из выделенных сегментов рынка.

Для научных исследований изучение результатов кластеризации, а именно выяснение причин, по которым объекты объединяются в группы, способно открыть новые перспективные направления. Традиционным примером, который обычно приводят для этого случая, является периодическая таблица элементов. В 1869 г. Дмитрий Менделеев разделил 60 известных в то время элементов на кластеры или периоды. Элементы, попавшие в одну группу, обладали схожими характеристиками. Изучение причин, по которым элементы разбивались на явно выраженные кластеры, в значительной степени определило приоритеты научных изысканий на годы вперед. Но лишь спустя 50 лет квантовая физика дала убедительные объяснения периодической системы.

Кластеризация отличается от классификации тем, что для проведения анализа не требуется иметь выделенную зависимую переменную. С этой точки зрения она относится к классу unsupervised learning. Эта задача решается на начальных этапах исследования, когда о данных мало что известно. Ее решение помогает лучше понять данные, и с этой точки зрения задача кластеризации является описательной задачей.

Для задачи кластеризации характерно отсутствие каких-либо различий как между переменными, так и между объектами. Напротив, ищутся группы наиболее близких, похожих объектов. Методы автоматического разбиения на кластеры редко используются сами по себе, просто для получения групп схожих объектов. После определения кластеров применяются другие методы Data Mining, для того чтобы попытаться установить, а что означает такое разбиение, чем оно вызвано.

Кластерный анализ позволяет рассматривать достаточно большой объем информации и резко сокращать, сжимать большие массивы информации, делать их компактными и наглядными.