O’ZBEKSTAN BAYLANIS İNFORMATSİYALASTIRIW HA’M TELEKOMMUNİKATSİYA TEXNOLOGİYALARI MA’MLEKETLİK KOMİTETİ
TASHKENT İNFORMATSİYALIQ TEXNOLOGİYALAR
UNIVERSİTETİ NO’KİS FİLİALI
Kompyuter injiniringi fakulteti
Kompyuter injiniringi qa’nigeliginin’
1а kurs magistrantı
«________________________________________________________»
pa’ni boyınsha
O’Z BETİNSHE JUMIS
Tema: « Mag’lıwmatlardı Data Mining usılları arqalı klassifikatsiyalaw »
Qabıllawshı: Saparova G.
Orınlawshı: Kalmuratov B.
No’kis 2014
Jobası:
Kirisiw
Tiykarg’ı bo’lim
a) Metodlar klassifikatsiyasında mag’lıwmatlar menen islesiw
b) Matematikalıq modellerdi u’yreniwge qaratılg’an usıllar
c) Data Mining statistikalıq metodlar
d) Data Mining nin’ kibernetik metodları
e) Ma’seleler boyınsha klassifikatsiya
f) Datatamining ma’selelerinin’ klassifikatsiyası
Juwmaqlawshı bo’lim
Paydalanılg’an a’debiyatlar
Kirisiw
Mag’lıwmatlar bazasınan haqıyqıy kerekli bolg’an bilimlerdi tabıw protsessin u’yrenedi. 2002 jılı Berkli universitetinin’ professorlarının’ bahalawı boyınsha du’nyadag’ı informatsiyanın’ ko’lemi 1 mlrd bayttan asıp ketti. Ha’r eki u’sh jılda bul informatsiya eki u’sh ese ko’beymekte. Bunday informatsiyalar ag’ımı ilimnen, biznesten, internetten h.t.b. lardan keledi.
İnformatsiyanın’ og’ada ko’pligine onın’ tek g’ana kishkene bir bo’legi g’ana adam ko’zi menen ko’riliwi mu’mkin. Bizlerdin’ jalg’ız wazıypamız Data Mining metodların ken’ qollanıp usı informatsiya okeanının’ ishinen o’zimizge kerekli ha’m paydalı bolg’anların tawıp alıw bolıp esaplanadı. İnformatsiya ko’leminin’ ko’pligi bir ta’repten anıq esaplaw ha’m analizlerdi iske asırıwg’a imkan tuwdırsa al ekinshi ta’repten sheshim qabıl etiwdi qıyın ma’selege aylandıradı. Mag’lıwmatlardın’ da’slepki analizi kompyuterge ju’klengen edi, na’tiyjede da’stu’rler sistemasının’ pu’tin bir klası payda boldı. Bunday sistemalar qarar qabıl etiwdi qollap quwatlawshı sistemalar dep ataladı.
Metodlar klassifikatsiyasında mag’lıwmatlar menen islesiw
Mag’lıwmatlar menen islesiw printsipi boyınsha Data Mining nin’ barlıq metodların eki u’lken toparg’a bo’liw mu’mkin. Bul klassifikatsiyada joqarg’ı da’reje Data Mining nen son’ mag’lıwmatlardın’ saqlanıwı yamasa keyin ala qollanılıwı ushın distillyatsiyalanıwı (tazalanıwı) tiykarında anıqlanadı. Mag’lıwmatlardı tuwrıdan–tuwrı qollanıw yamasa mag’lıwmatlardı saqlaw jag’dayında da’slepki mag’lıwmatlar anıq detallasqan tu’rde saqlanadı ha’m sha’rtlerdin’ analizi yamasa prognoztikalıq modellestiriw stadillarında tuwrıdan-tuwrı qollanıladı. Bul gruppa metodlarının’ ma’selesi olardı qollanıwda mag’lıwmatlar bazasınan joqarı da’rejesi analizinin’ quramalılıg’ı payda boladı.
Gruppa metodları:
klasterli analiz;
qon’sılas aralıqlar metodı;
metod k-qon’sılas aralıqlar;
analogiya boyınsha pikirlew.
Shablonlardı tazalaw yamasa belgilengen nızamshılıqlardı qollanıw ha’m ju’zege shıg’arıw. Yag’nıy shablonlardın’ distlillyatsiyası texnologiyasında mag’lıwmattın’ (shablon) bir nusqası da’slepki mag’lıwmattan alınıp Data Mining metodı tiykarında formal konstruktsiyag’a o’zgeredi. Bul protsesste erkin izlew beriw stadiyasında orınlanadı, al metodlardın’ birinshi gruppasında bul stadiya orınlanbaydı. Prognoztikalıq modellestiriw stadiyalarında ha’m sha’rtler analizinde erkin izlew beriw stadiyasının’ na’tiyjeleri qollanıladı.
Bul modeller konstruktsiyaları analitikler ta’repinen belgileniwi de belgilenbewi de mu’mkin (“qara yashik penen”) .
Logikalıq metodlar
anıq emes zaproslar ha’m analizler;
simvollı qag’ıydalar;
sheshimler teregi;
genetik algoritmler;
vizualizatsiya metodları;
kross-tabulyatsiya metodları;
ten’lemelerge tiykarlang’an metodlar.
Logikalıq metodlar yamasa logikalıq induktsiya metodları, o’z ishine to’mendegilerdi aladı: anıq emes zaproslar ha’m analizler, simvollı qa’deler; sheshimler teregi; genetik algoritmler.
Bul gruppa metodları nızamshılıq qag’ıydaların ra’smiylestiredi. Alıng’an qag’ıydalar u’ziliksiz ha’m diskret o’zgeriwshilerdi o’z ishine qamtıydı. Sheshimler teregi terek tu’birinen onın’ terminal to’besine shekemgi aralıqta generatsiya jolı menen simvollı belgilerge o’zgeredi.
Sheshimler teregi ha’m qag’ıydalar ma’sele sheshiminin’ ha’r qıylı usılları bolıp esaplanadı ha’m o’z mu’mkinshilikleri boyınsha o’zgeshelendi. Sonın’ menen birge, qag’ıydalardın’ orınlanıwı, sheshimler tereginin’ induktsiyasına qarag’anda ju’da’ a’ste algoritmlerde a’melge asadı.
Kross-tabulyatsiya metodları: agentler, isenimli tarmaqlar, kross-tablitsalı vizualizatsiya.
En’ son’g’ı metod Data Mining nin’ qa’siyetlerinin’ birine juwap bermeydi – analitik sistemanın’ nızamshılıg’ın jeke ta’rizde izlew. Biraqta mag’lıwmattı kross-tablitsa tu’rinde usınıw Data Mining nin’ tiykarg’ı ma’selesinin’ orınlanıwın ta’miyinleydi. Shablonlardı izlew sonlıqtanda bul metodtı Data Mining nin’ metodı dep esaplaw mu’mkin.
Ten’lemeler tiykarg’ı metodlar: Bul gruppa metodları mag’lıwmattı matematikalıq usılda ten’leme tu’rinde beredi. Sog’an bola, olar tek sanlı o’zgeriwshiler menen islesedi, al basqa tiptegi o’zgeriwshiler sa’ykes obrazda kodlastırıladı. Bul metod bojaw ma’selelerin sheshiwde qollanıladı. Bul klassifikatsiya Data Mining nin’ ha’r qıylı metodların eki gruppag’a boledi: statistikalıq ha’m kibernetikalıq metodlar.