www.scientificprogress.uz




Download 0.53 Mb.
Pdf ko'rish
bet4/6
Sana17.12.2023
Hajmi0.53 Mb.
#121616
1   2   3   4   5   6
Bog'liq
ma-lumotlarni-intelektual-tahlil-qilishda-data-mining-qo-llash
1 nutq, Kartoshka, sabzavot yig’ishtirish mashinalari, нн, N a z o r a t s a v o l l a r i, Texnik vositalar va ularning rivojlanib borish tendensiyalari77777, Shaytanat 1- kitob, 4-mavzu, LABORATORIYA(3) (4), Mustaqil talim (59), 130-132, 9-sinf INFORMATIKA Test, namuna, raqamlar, SEMINAR Tahirov
www.scientificprogress.uz
 
Page 135
beradi. Tasniflash masalasidan farqli o'laroq, parametrning qiymati cheklangan sinflar 
to'plami emas, balki haqiqiy sonlar to'plamidir. 
3) Assotsiatsiya vazifasi. Assotsiatsiya qoidalarini qidirishda maqsad ob'ektlar yoki 
hodisalar o'rtasidagi tez-tez bog'liqliklarni (yoki assotsiatsiyalarni) topishdir. Topilgan 
bog'liqliklar qoidalar ko'rinishida taqdim etilgan va tahlil qilingan ma'lumotlarning 
mohiyatini yaxshiroq tushunish uchun ham, voqealar sodir bo'lishini bashorat qilish 
uchun ham ishlatilishi mumkin. 
4) Klasterlashning vazifasi mustaqil guruhlar (klasterlar) va ularning xususiyatlarini 
tahlil qilinayotgan ma'lumotlarning butun majmuasida izlashdan iborat. Ushbu 
muammoni hal qilish ma'lumotlarni yaxshiroq tushunishga yordam beradi. Bundan 
tashqari, bir hil ob'ektlarni guruhlash ularning sonini kamaytirishga va natijada tahlilni 
osonlashtirishga imkon beradi. 
5) Ketma-ket naqshlar - vaqt bilan bog'liq bo'lgan hodisalar o'rtasida qonuniyatlarni 
o'rnatish, ya'ni. Agar X voqea sodir bo'lsa, Y hodisasi ma'lum vaqtdan keyin sodir 
bo'lishiga bog'liqlikni aniqlash.
6) og'ishlarni tahlil qilish - eng xarakterli bo'lmagan naqshlarni aniqlash. 
Sanab o'tilgan vazifalar maqsadiga ko'ra tavsiflovchi va bashoratli bo'linadi. 
Ta'riflash vazifalari tahlil qilinayotgan ma'lumotlarni tushunishni yaxshilashga 
qaratilgan. Bunday modellardagi asosiy nuqta - natijalarning inson idroki uchun 
qulayligi 
va 
shaffofligi. 
Ehtimol, 
topilgan 
naqshlar 
o'rganilayotgan 
aniq 
ma'lumotlarning o'ziga xos xususiyati bo'lib, boshqa joyda topilmaydi, lekin u hali ham 
foydali bo'lishi mumkin va shuning uchun ma'lum bo'lishi kerak. Ushbu turdagi 
muammolar klasterlash va assotsiatsiya qoidalarini qidirishni o'z ichiga oladi. 
Bashoratli masalalarni yechish ikki bosqichga bo'linadi. Birinchi bosqichda 
ma'lum natijalarga ega bo'lgan ma'lumotlar to'plamiga asoslangan model quriladi. 
Ikkinchi bosqichda u yangi ma'lumotlar to'plamiga asoslangan natijalarni bashorat qilish 
uchun ishlatiladi. Bunday holda, albatta, qurilgan modellarning iloji boricha aniq 
ishlashi talab qilinadi. Ushbu turdagi muammolar tasniflash va regressiya 
muammolarini o'z ichiga oladi. Bu, shuningdek, assotsiatsiya qoidalarini topish 
muammosini o'z ichiga oladi, agar uni hal qilish natijalaridan ma'lum voqealar sodir 
bo'lishini 
taxmin 
qilish 
uchun 
foydalanish 
mumkin 
bo'lsa. 
Muammolarni hal qilish usullariga ko'ra ular nazorat ostida o'qitish (o'qituvchi bilan 
o'qitish) va nazoratsiz ta'lim (o'qituvchisiz o'rganish) ga bo'linadi. Bu nom ingliz tilidagi 
adabiyotlarda tez-tez ishlatiladigan va barcha Data Mining texnologiyalariga ishora 
qiluvchi Machine Learning (mashinalarni o'rganish) atamasidan kelib chiqqan. 
Nazorat ostida o'qitishda ma'lumotlarni tahlil qilish muammosi bir necha 
bosqichda hal qilinadi. Birinchidan, har qanday Data Mining algoritmidan foydalanib, 
tahlil qilingan ma'lumotlarning modeli - klassifikator quriladi. Keyin klassifikator 

SCIENTIFIC PROGRESS
VOLUME 4 ǀ ISSUE 3 ǀ 2023 
ISSN: 2181-1601
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) 
Passport: 
http://sjifactor.com/passport.php?id=22257
  
Uzbekistan
 

Download 0.53 Mb.
1   2   3   4   5   6




Download 0.53 Mb.
Pdf ko'rish