Metodologi Data Mining – Ada banyak metodologi data mining, tapi di sini hanya akan dibahas yang popular saja. Bahasan metodologi akan meliputi segi representasi model, evaluasi model dan metodologi pencarian.
- Aturan dan Pohon Keputusan
Metodologi ini, yang menggunakan pemisahan (split) univariate, mudah dipahami oleh pemakai karena bentuk representasinya yang sederhana. Akan tetapi, batasan-batasan yang diterapkan pada representasi aturan dan pohon tertentu dapat secara signifikan membatasi bentuk fungsional dari model.
- Metodologi Klasifikasi dan RegresiNon-linier
Kedua metodologi ini terdiri dari sekumpulan teknik-teknik untuk memprediksi ombinasi variabel-variabel masukan yang pas dengan kombinasi linier dan nonlinier pada fungsi-fungsi dasar (sigmoid, splines, polinomial). Contohnya antara lain adalah jaringan saraf feedforward, metodologi spline adaptif, dan proyeksi regresi pursuit. Gambar 5 menunjukkan tipe boundary keputusan non-linier yang mungkin dihasilkan oleh jaringan saraf. Metodologi regresi non-linier, walaupun canggih dalam representasinya, mungkin sulit untuk diinterpretasikan..
- Metodologi Berbasis-sampel
Representasi dari metodologi ini cukup sederhana: gunakan sampel dari basis data untuk mengaproksimasi sebuah model, misalnya, prediksi sampel-sampel baru diturunkan dari properti sampel-sampel yang “mirip” di dalam model yang prediksinya sudah diketahui. Teknik ini misalnya adalah klasifikasi tetanggaterdekat, algoritma regresi dan sistem reasoning berbasis-kasus
- Model Kebergantungan Grafik Probabilistik
Model grafik menspesifikasikan kebergantungan probabilistik yang mendasari sebuah model dalam menggunakan struktur grafik. Dalam bentuknya yang paling sederhana, model ini menspesifikasikan variabel-variabel mana yang bergantung satu sama lain. Pada umumnya, model ini digunakan dengan variabel kategorial atau bernilai diskret, tapi pengembangan untuk kasus khusus, seperti densitas Gausian, untuk variabel yang bernilai real (pecahan) juga dimungkinkan. Barubaru ini riset di bidang inteligensia buatan dan statistic dilakukan untuk mencari teknik dimana struktur dan parameter parameter pada model grafik “dipelajari” secara langsung dari basisdata.
- Model Belajar Relasional
Jika aturan dan pohon-keputusan memiliki sebuah representasi yang terbatas pada logika proporsional, pembelajaran relasional (yang juga dikenal sebagai pemrograman logika induksi) menggunakan bahasa pola yang lebih sederhana dengan logika tingkatsatu. Pembelajar relasional dengan mudah dapat menemukan formula seperti X=Y. Kebanyakan riset pada metodologi evaluasi model untuk pembelajaran relasional bersifat logik.