Archive for the ‘Data Mining’ Category

• Tecniche di Data Mining – Il Clustering concetti base e algoritmi

  Date: 2011.08.02 | Category: Data Mining | Response: 0

  Il clustering è una tecnica di data mining utilizzata per suddividere un insieme di oggetti in gruppi di oggetti.

  Gli oggetti che appartengono ad un gruppo sono correlati tra di loro, cioè condividono delle proprietà comuni.
  In questo modo andiamo a suddividere gli oggetti presenti nel data set in gruppi per raggiungere due obiettivi:

  • minimazzare la distanza

  tra gli oggetti che appartengono allo stesso gruppo. Oppure se misuriamo la similarità la massimizziamo.

  • massimizzare la distanza tra oggetti che appartengono a gruppi diversi. Oppure minimizzare la similitudine tra oggetti che appartengono a gruppi diversi.

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• Tecniche di data mining per la classificazione – Reti Neurali

  Date: 2011.03.21 | Category: Data Mining | Response: 0

  Le reti neurali sono utilizzate nell’ambito del data mining per fare classificazione e regressione. Esse sono ispirate al funzionamento del cervello umano che funziona per associazioni usando i neuroni. I neuroni sono delle unità di elaborazione individuali, collegati tra loro tramite sinapsi.
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• Tecniche di Data Mining per la Classificazione – Classificazione Bayesiana

  Date: 2011.03.17 | Category: Data Mining | Response: 0

  In un precedente articolo ho introdotto a grandi linee il concetto di tecniche di data mining focalizzandomi sulla tecnica di classificazione e proponendo come primo esempio di classificazione gli alberi di decisione. In questo articolo, farò una breve introduzione alla tecnica di “Classificazione Bayesiana“. Questa tecnica, a differenza degli alberi di decisione , si basa sul calcolo delle probabilità poiché viene sfruttato il famoso teorema di Bayes.

  Supponiamo di:

  • avere un record X che vogliamo classificare
  • avere tante etichette di classe da C1 a CN.

  Dato X, vogliamo sapere quale sia la probabilità che il record X appartenga alla classe C.

  P(C|X) = P(X|C)P(C) / P(X)
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• Tecniche di Data Mining per la Classificazione – Alberi di Decisione

  Date: 2011.03.16 | Category: Data Mining | Response: 1

  Con il processo di data mining si esplora e si analizza una grande quantità di dati (database molto grandi) con l’obiettivo di ricavare delle informazioni di interesse che sono implicite nei dati. Si utilizzando le tecniche di data mining per scoprire correlazioni tra i dati (regole di associazione), per creare dei classificatori che predicono il valore di una variabile (es. alberi di decisione, reti neurali) oppure per suddividere dei dati che non conosciamo a priori, in gruppi con caratteristiche simili (clustering). Queste sono solo alcune delle tecniche di data mining disponibili in letteratura e saranno quelle trattate a grandi linee in questo articolo.
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