But after analysing patternswithin

But after analysing patterns
within clusters, the mining software can start to
figure out the rules that point to which claims
are likely to be false.
Decision trees, like clusters, separate the data
into subsets and then analyse the subsets to
divide them into further subsets, and so on (for
a few more levels). The final subsets are then
small enough that the mining process can find
interesting patterns and relationships within the
data.

Результаты (русский) 1:

Но после анализа шаблоновв кластерах программное обеспечение интеллектуального анализа данных может начатьвыяснить, правила, которые указывают на какие претензиимогут быть ложными.Деревья принятия решений, как кластеры, отделить данныена подмножества и затем проанализировать подмножества дляРазделите их на дополнительные подгруппы, и так далее (длянесколько уровней). Окончательные подмножества, тодостаточно мал, что процесс интеллектуального анализа данных можно найтиИнтересные узоры и отношения внутриданные.

Результаты (русский) 2:

Но после анализа модели в
рамках кластеров, программное обеспечение добыча может начать
выяснить правила , которые указывают на претензии , которые
, вероятно, будут ложными.
Деревья решений, как кластеры, разделение данных
на подмножества , а затем анализировать подмножества , чтобы
разделить их на дополнительные подмножества, и так далее (на
несколько более уровней). Конечные подмножества тогда
достаточно мал , что процесс горнодобывающей промышленности может найти
интересные закономерности и взаимоотношения внутри
данных.

Результаты (русский) 3:

но после анализа моделейв рамках блоков, программное обеспечение, могут начать добычупонять правила, которые указывают на которых требованияэто может быть ошибочным.решение деревья, как группы, отдельные данныев группе, а затем анализировать поведение дляразделить их на дальнейшее поведение, и так далее (несколько уровней).затем окончательный.достаточно небольшой, что добыча процесс может найтиинтересные закономерности и взаимоотношения внутриданные.