Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9523 / 1206 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:20:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 5:

Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация

< Лекция 4 || Лекция 5: 12345 || Лекция 6 >
Аннотация: В этой лекции подробно рассматриваются две задачи Data Mining - классификация и кластеризация. Описаны суть задач, процесс решения, методы решения, применение. Приведено сравнение двух рассмотренных задач.

В предыдущей лекции мы кратко остановились на основных задачах Data Mining. Две из них - классификацию и кластеризацию - мы рассмотрим подробно в этой лекции.

Задача классификации

Классификация является наиболее простой и одновременно наиболее часто решаемой задачей Data Mining. Ввиду распространенности задач классификации необходимо четкое понимание сути этого понятия.

Приведем несколько определений.

Классификация - системное распределение изучаемых предметов, явлений, процессов по родам, видам, типам, по каким-либо существенным признакам для удобства их исследования; группировка исходных понятий и расположение их в определенном порядке, отражающем степень этого сходства.

Классификация - упорядоченное по некоторому принципу множество объектов, которые имеют сходные классификационные признаки (одно или несколько свойств), выбранных для определения сходства или различия между этими объектами.

Классификация требует соблюдения следующих правил:

  • в каждом акте деления необходимо применять только одно основание;
  • деление должно быть соразмерным, т.е. общий объем видовых понятий должен равняться объему делимого родового понятия;
  • члены деления должны взаимно исключать друг друга, их объемы не должны перекрещиваться;
  • деление должно быть последовательным.

Различают:

  • вспомогательную (искусственную) классификацию, которая производится по внешнему признаку и служит для придания множеству предметов (процессов, явлений) нужного порядка;
  • естественную классификацию, которая производится по существенным признакам, характеризующим внутреннюю общность предметов и явлений. Она является результатом и важным средством научного исследования, т.к. предполагает и закрепляет результаты изучения закономерностей классифицируемых объектов.

В зависимости от выбранных признаков, их сочетания и процедуры деления понятий классификация может быть:

  • простой - деление родового понятия только по признаку и только один раз до раскрытия всех видов. Примером такой классификации является дихотомия, при которой членами деления бывают только два понятия, каждое из которых является противоречащим другому (т.е. соблюдается принцип: "А и не А");
  • сложной - применяется для деления одного понятия по разным основаниям и синтеза таких простых делений в единое целое. Примером такой классификации является периодическая система химических элементов.

Под классификацией будем понимать отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов.

Классификация - это закономерность, позволяющая делать вывод относительно определения характеристик конкретной группы. Таким образом, для проведения классификации должны присутствовать признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект (обычно при этом на основании анализа уже классифицированных событий формулируются некие правила).

Классификация относится к стратегии обучения с учителем (supervised learning), которое также именуют контролируемым или управляемым обучением.

Задачей классификации часто называют предсказание категориальной зависимой переменной (т.е. зависимой переменной, являющейся категорией) на основе выборки непрерывных и/или категориальных переменных.

Например, можно предсказать, кто из клиентов фирмы является потенциальным покупателем определенного товара, а кто - нет, кто воспользуется услугой фирмы, а кто - нет, и т.д. Этот тип задач относится к задачам бинарной классификации, в них зависимая переменная может принимать только два значения (например, да или нет, 0 или 1).

Другой вариант классификации возникает, если зависимая переменная может принимать значения из некоторого множества предопределенных классов. Например, когда необходимо предсказать, какую марку автомобиля захочет купить клиент. В этих случаях рассматривается множество классов для зависимой переменной.

Классификация может быть одномерной (по одному признаку) и многомерной (по двум и более признакам).

Многомерная классификация была разработана биологами при решении проблем дискриминации для классифицирования организмов. Одной из первых работ, посвященных этому направлению, считают работу Р. Фишера (1930 г.), в которой организмы разделялись на подвиды в зависимости от результатов измерений их физических параметров. Биология была и остается наиболее востребованной и удобной средой для разработки многомерных методов классификации.

Рассмотрим задачу классификации на простом примере. Допустим, имеется база данных о клиентах туристического агентства с информацией о возрасте и доходе за месяц. Есть рекламный материал двух видов: более дорогой и комфортный отдых и более дешевый, молодежный отдых. Соответственно, определены два класса клиентов: класс 1 и класс 2. База данных приведена в таблице 5.1.

Таблица 5.1. База данных клиентов туристического агентства
Код клиента Возраст Доход Класс
1 18 25 1
2 22 100 1
3 30 70 1
4 32 120 1
5 24 15 2
6 25 22 1
7 32 50 2
8 19 45 2
9 22 75 1
10 40 90 2

Задача. Определить, к какому классу принадлежит новый клиент и какой из двух видов рекламных материалов ему стоит отсылать.

Для наглядности представим нашу базу данных в двухмерном измерении (возраст и доход), в виде множества объектов, принадлежащих классам 1 (оранжевая метка) и 2 (серая метка). На рис. 5.1 приведены объекты из двух классов.

Множество объектов базы данных в двухмерном измерениии

Рис. 5.1. Множество объектов базы данных в двухмерном измерениии

Решение нашей задачи будет состоять в том, чтобы определить, к какому классу относится новый клиент, на рисунке обозначенный белой меткой.

< Лекция 4 || Лекция 5: 12345 || Лекция 6 >
Виолетта Трофимова
Виолетта Трофимова

Здравствуйте! можно уточнить: я этот курс уже проходила, но сертификат не устраивает работодателя. Можно не проходить его опять что бы получить удостоверение о повышении квалификации?

Виолетта Трофимова
Виолетта Трофимова
А Лун
А Лун
Россия
Виктория Мартовецкая
Виктория Мартовецкая
Россия, Усть-Лабинск