Какие математические методы помогают находить скрытые зависимости в наборе данных?

Некоторые математические методы, которые помогают находить скрытые зависимости в наборе данных:

• Кластеризация. 1 Метод интеллектуального анализа данных, который группирует сходные точки данных на основе присущих им сходств или несходств. 1
• Классификация. 1 Контролируемый метод обучения, который присваивает точки данных предопределённым категориям или классам на основе их атрибутов. 1
• Регрессия. 1 Метод обучения под наблюдением, который фокусируется на прогнозировании числовых значений или непрерывных результатов. 1
• Анализ ассоциативных правил. 1 Используется при анализе транзакционных данных для выявления закономерностей и взаимосвязей между элементами в наборе данных. 1
• Анализ временных рядов. 1 Специально разработан для наборов данных, собранных с течением времени. 1 Позволяет выявлять тенденции, сезонность и закономерности во временных данных. 1
• Нейронные сети. 4 Совокупность методов моделирования сложных функций и нелинейных взаимосвязей данных, которые применяются для прогнозирования, распознавания образов, оптимизации, анализа данных. 4
• Деревья решений. 4 Позволяют оценить взаимосвязь между зависимой переменной (откликом), или целевой переменной и несколькими независимыми переменными (предикторами). 4