Задачи ИАД

Классификация. В результате решения задачи классификации обнаруживаются признаки, которые характеризуют группы объектов исследуемого набора данных - классы; по этим признакам новый объект можно отнести к тому или иному классу. Методы решения: ближайшего соседа; k-ближайшего соседа; байесовские сети; индукция деревьев решений; нейронные сети.

Кластеризация является логическим продолжением идеи классификации, особенность заключается в том, что классы объектов изначально не предопределены. Результатом кластеризации является разбиение объектов на группы.

В ходе решения задачи поиска ассоциативных правил отыскиваются закономерности между связанными событиями в наборе данных. Отличие ассоциации от двух предыдущих задач: поиск закономерностей осуществляется не на основе свойств анализируемого объекта, а между несколькими событиями, которые происходят одновременно.

Последовательность позволяет найти временные закономерности между транзакциями. Подобна ассоциации, но ее целью является установление закономерностей не между одновременно наступающими событиями, а между событиями, связанными во времени, т.е. определяется высокой вероятностью цепочки связанных во времени событий. Ассоциация является частным случаем последовательности с временным лагом, равным нулю.

В результате решения задачи прогнозирования на основе особенностей исторических данных оцениваются пропущенные или же будущие значения целевых численных показателей.

Определение отклонений или выбросов, анализ отклонений или выбросов - обнаружение и анализ данных, наиболее отличающихся от общего множества данных, выявление так называемых нехарактерных шаблонов.

Задача оценивания сводится к предсказанию непрерывных значений признака.

Анализ связей - задача нахождения зависимостей в наборе данных.

В результате визуализации создается графический образ анализируемых данных. Для решения задачи визуализации используются графические методы, показывающие наличие закономерностей в данных.

Подведение итогов - задача, цель которой - описание конкретных групп объектов из анализируемого набора данных.