Autoclass. Autoclasse resolve o problema da descoberta automática das classes em dados.
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Autoclass. Classificação e resumo

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Autoclass. Descrição

A autoclasse resolve o problema da descoberta automática das classes em dados. A autoclasse resolve o problema da descoberta automática das classes em dados (às vezes chamadas de agrupamento ou aprendizado sem supervisão), como distinto da geração de descrições de classe de exemplos marcados (chamado de aprendizado supervisionado). Observa-se descobrir as classes "naturais" nos dados. O projeto de autoclasse é aplicável a observações de coisas que podem ser descritas por um conjunto de atributos, sem se referir a outras coisas. Os valores de dados correspondentes a cada atributo são limitados a serem números ou os elementos de um conjunto fixo de símbolos. Com dados numéricos, um erro de medição deve ser fornecido.Introduto em anos anteriores, o Grupo Bayes no Ames Research Center desenvolveu a teoria básica e os algoritmos associados para vários tipos de técnicas gerais de análise de dados. Nossos primeiros esforços foram aplicados ao problema da classificação automática dos dados. Nós implementamos essa teoria na série de programas de autoclass. A autoclassa leva um banco de dados de casos descritos por uma combinação de atributos valiosos reais e discretos e localiza automaticamente as classes naturais nesses dados. Não precisa ser informado quantas aulas estão presentes ou o que parecem - extraem essas informações dos próprios dados. As classes são descritas probabilisticamente, para que um objeto possa ter participação parcial nas diferentes classes e a classe Definições podem se sobrepor. A autoclassa gera relatórios sobre as classes que encontrou no final de sua pesquisa. A autoclass foi usada e testada em muitos conjuntos de dados, tanto dentro da NASA quanto pela indústria, academia e outras agências. Esses aplicativos normalmente encontram classificações surpreendentes que mostram padrões nos dados desconhecidos para o usuário. Exemplos incluem: Descoberta de novas classes de estrelas infravermelhas no catálogo espectral de baixa resolução IRAs (veja a figura abaixo; e veja aqui e aqui para mais informações), novas classes de aeroportos em um banco de dados de todos os aeroportos dos EUA, a descoberta de classes de Proteínas, introns e outros padrões em dados de sequência de DNA / proteína e outros.

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