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[[奥山間借り]]
データマイニングツールWekaの情報を共有するためのページ
**データマイニングについて [#xb956e3f]
-IBM基礎研の解説http://www.trl.ibm.com/projects/s7800/DBmining/
-http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/
**できること [#f20d5f1d]
-フィルタ
--属性フィルタ
--属性値フィルタ
--インスタンスフィルタ
-学習・予測
--決定木型
--インスタンスベース型
--ルール集合型
--ニューラルネットワーク型
--ナイーブベイズ
--サポートベクタマシン
--メタ学習スキーム
--数値予測
-クラスタ生成
--EM(HMM)
--k-means(http://www.ie.osakafu-u.ac.jp/~honda/research_base.htm)
--cobweb
-相関ルール学習
--Apriori(http://bruch.sfc.keio.ac.jp/course/DM01/)
**一般的な処理の流れ [#ldf5e374]
+セグメント化:データをクラスタリングする。つまり、似ているもの同士で分類する。
いくつに分類すべきかは、いまのところ経験と勘が必要。
+仮説生成:上記分類をデータが持つ属性から導き出す「仮説」を作り出す。決定木を利用するとよい。
+相関ルールの生成:このクラスタリングによって、何を示すことができるのかを、他のデータとの相関を取り、調べる。
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データマイニングツールWekaの情報を共有するためのページ
**データマイニングについて [#xb956e3f]
-IBM基礎研の解説http://www.trl.ibm.com/projects/s7800/DBmining/
-http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/
**できること [#f20d5f1d]
-フィルタ
--属性フィルタ
--属性値フィルタ
--インスタンスフィルタ
-学習・予測
--決定木型
--インスタンスベース型
--ルール集合型
--ニューラルネットワーク型
--ナイーブベイズ
--サポートベクタマシン
--メタ学習スキーム
--数値予測
-クラスタ生成
--EM(HMM)
--k-means(http://www.ie.osakafu-u.ac.jp/~honda/research_base.htm)
--cobweb
-相関ルール学習
--Apriori(http://bruch.sfc.keio.ac.jp/course/DM01/)
**一般的な処理の流れ [#ldf5e374]
+セグメント化:データをクラスタリングする。つまり、似ているもの同士で分類する。
いくつに分類すべきかは、いまのところ経験と勘が必要。
+仮説生成:上記分類をデータが持つ属性から導き出す「仮説」を作り出す。決定木を利用するとよい。
+相関ルールの生成:このクラスタリングによって、何を示すことができるのかを、他のデータとの相関を取り、調べる。
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