这份研究报告,作者是优云软件数据专家陈是维,在耗时1年时间制作的一份最佳实践,今天和大家分享下,关于《数据采矿和运维分析》,共同探讨~ 作者:陈是维,现任职优云软件(从监控、到应用体验,到自动化持续交付全栈服务平台) 数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中提取或 ...
将所有训练元组储存在模式空间中,一直等到经验元组出现才进行分类。
分类在运维方面的应用
由于是有监督,必须已经有一些决策数据后才可以训练分类的模型
谱系图
统计分析在运维方面的应用
统计分析方法
▲遗传算法:是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
一、编码,不能直接处理问题空间的参数,必须把它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。这一转换操作就叫做编码,也可以称作(问题的)表示。(C)
二、适应度函数:进化论中的适应度,是表示某一个体对环境的适应能力,也表示该个体繁殖后代的能力。遗传算法的适应度函数也叫评价函数,是用来判断群体中的个体的优劣程度的指标,它是根据所求问题的目标函数来进行评估的。(E)
条件:1.单值、连续、非负、最大化;2.合理、一致性;3.计算量小;4.通用性强。
三、基本运算过程如下:简单遗传算法:SGA=(C,E,P(0),N,F,G,Y,T)
1.初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成N个个体作为初始群体P(0)。(P(0),N)
2.个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
3.选择运算(F):将选择算子作用于群体。目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的
4.交叉运算(G);将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
5.变异运算(Y):将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
■群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
6.终止条件判断(T):若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。
▲粗糙集理论:已成为人工智能领域中一个较新的学术热点, 在机器学习,知识获取,决策分析,过程控制等许多领域得到了广泛的应用.
▲模糊集方法:就是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体。由于概念本身不是清晰的、界限分明的,因而对象对集合的隶属关系也不是明确的、非此即彼的。设A是集合X到[0,1]的一个映射,A:X→[0,1],x→A(x) 则称A是X上的模糊集,A(x)称为模糊集A的隶属函数,或称A(x)为x对模糊集A的隶属度。
▲流数据挖掘:一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下,数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。
▲图挖掘:用于挖掘大型图数据集的频繁图模式,进行特征化、区分、分类和聚类分析。应用于化学信息学,生物信息学,计算机视觉,视频索引,文本检索,Web分析等。
▲复杂数据类型的挖掘,包括对象数据,空间数据,多媒体数据,时序数据,文本数据和Web 数据。空间数据挖掘是指从大数据量的地理空间数据库中发现有意义的模式;多媒体数据挖掘是指从多媒体数据库中发现有意义的模式;文本数据是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘;Web 挖掘是指从大量的Web文档集合中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式,它所处理的对象包括静态网页、Web数据库、Web结构、用户使用记录等信息。
在运维方面的应用
原标题:优云软件数据专家最佳实践:数据挖掘与运维分析
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