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DataMining の変更点


#author("2019-09-05T12:27:06+09:00;2019-09-05T12:26:23+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*データマイニング
DM|Data Mining
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データマイニング(Data mining:DM)とは、大量のデータに様々な解析手法を適用することで、役立つ可能性のある''未知の知見''を抽出する発見的(heuristic)な技術のことです。
 歴史的には、1980年代にリレーショナル型データベース(昨今の代表格はMariaDB, MySQL)と操作用言語SQLが登場して以降、KDD(Knowledge Discovery in Databases)という語とともに、その有用性が注目されるようになりました。
 1990年代以降、データ量の爆発的増大に伴って、ビッグデータを処理する手法として「[[データサイエンス>DataScience]]」、「データマイニング」のという言葉が現れ、統計解析、人工知能の分野での応用がなされています。
 マイニングの元の意味は「地中の鉱物などを掘り出すこと。採掘」。例えば、テキストデータを対象とするものをテキストマイニング、ウェブページを対象にしたものをウェブマイニングなどと言います。
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***CONTENTS
#contents2_1

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**解析手法

***頻出パターン抽出
-高頻度で発生する特徴的なパターンを見つける
-クラスタリングと並ぶ「教師なし学習」の代表
-相関ルール抽出 > [[Google:おむつとビール]]
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***分類(クラス分類)
-クラス(class)とは、分野、類、部類、種類のこと
-与えられたデータに対応するカテゴリを予測する
-入力されたデータに、事前に決まっている分類名を付与する手法
-例えば、写真に写ったものが犬なのか猫なのか人間なのかを判別する
-機械学習のタイプとしては「教師あり学習」
-ベイズ分類器、 決定木・・
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***回帰分析
-与えられたデータに対応する実数値を予測する
-目的変数Y と説明変数X の間にモデルを当てはめる
-機械学習のタイプとしては「教師あり学習」
-線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰
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***クラスタリング
-クラスタ(Cluster)とは、群れ、集団、一団
-与えられたデータの集合をクラスタに分ける
-分け方は事前に指示するのではなく、データからその一団を見つける
-機械学習のタイプとしては「教師なし学習」
-階層的手法 (hierarchical method)  例)最短距離法
-非階層的手法 (non-hierarchical method)  例)k-means法などの
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**APPENDIX

***関連ページ
-[[DataScience]]
-[[Data]]
-[[Statistics]]
-[[MachineLearning]]
-[[NeuralNetwork]]
//-[[DataMining]]
-[[ArtificialIntelligence]]
-[[ArtificialIntelligence/Links]]
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