Що таке алгоритм майнінгу даних?
Алгоритм передачі даних - це набір досліджувальних та аналітичних алгоритмів, які допомагають створити модель для даних. Для отримання конкретної моделі алгоритм повинен спочатку проаналізувати надані вами дані, які можуть знаходити конкретні типи моделей або тенденцій. Результатом цього алгоритму є аналіз різних ітерацій, які можуть допомогти у пошуку оптимальних параметрів для правильної моделі обміну даними. Ці набори параметрів можна застосовувати у всьому наборі даних, і вони допомагають витягувати діючі шаблони та отримувати детальну статистику даних.
Основні алгоритми майнінгу даних
Давайте подивимося на основні алгоритми вилучення даних:
1. С4.5 Алгоритм
Існують конструкції, які використовуються класифікаторами, які є інструментами при обробці даних. Ці системи беруть дані з колекції випадків, коли кожен випадок належить до однієї з невеликої кількості класів і описується його значеннями для фіксованого набору атрибутів. Класифікатор виводу може точно передбачити клас, до якого він належить. Він використовує дерева рішень, де перше початкове дерево отримується за допомогою алгоритму ділення та підкорення.
Припустимо, S є класом, і дерево позначено листям найчастішим класом у S. Вибір тесту на основі одного атрибута з двома або більше результатами, ніж зробити цей тест як кореневу гілку для кожного результату тесту. Розділи відповідають підмножинам S1, S2 тощо, які є результатами для кожного випадку. C4.5 дозволяє отримати численні результати. Що стосується складних дерев рішень, C4.5 ввів альтернативну формулу, яка складається зі списку правил, де ці правила групуються разом для кожного класу. Для класифікації справи перший клас, умови якого задовольняються, називається першим. Якщо випадком жодне правило не задовольняється, то йому присвоюється клас за замовчуванням. Набори правил C4.5 формуються з початкового дерева рішень. C4.5 підвищує масштабованість за рахунок багатониткового нарізування.
2. k-означає алгоритм
Цей алгоритм - це простий спосіб розподілу заданого набору даних на вказану користувачем кількість кластерів. Цей алгоритм працює на двовимірних векторах, D = (xi | i = 1, … N), де i - точка даних. Щоб отримати ці початкові насіння даних, їх потрібно відібрати на вибір випадковим чином. Це встановлює рішення кластеризації невеликої підмножини даних, середнього загального значення даних k разів. Цей алгоритм може бути сполучений з іншим алгоритмом для опису невипуклих кластерів. Він створює k груп із заданого набору об'єктів. Він досліджує весь набір даних за допомогою кластерного аналізу. Він простий і швидший, ніж інші алгоритми, коли він використовується з іншими алгоритмами. Цей алгоритм здебільшого класифікується як напівнагляд. Поряд із зазначенням кількості кластерів, він також продовжує вчитися без будь-якої інформації. Він спостерігає за кластером і вчиться.
3. Алгоритм наївного Байєса
Цей алгоритм заснований на теоремі Байєса. Цей алгоритм використовується в основному, коли розмірність входів висока. Цей класифікатор може легко обчислити наступний можливий результат. Нові необроблені дані можуть бути додані під час виконання, і це забезпечує кращий імовірнісний класифікатор. Кожен клас має відомий набір векторів, який спрямований на створення правила, яке дозволяє об'єкти віднести до класів у майбутньому. Вектори змінних описують майбутні об’єкти. Це один з найпростіших алгоритмів, оскільки його легко побудувати і не має складних схем оцінки параметрів. Його можна легко застосувати і до величезних наборів даних. Для цього не потрібні складні ітеративні схеми оцінки параметрів, і, отже, некваліфіковані користувачі можуть зрозуміти, чому складаються класифікації.
4. Алгоритм підтримки векторних машин
Якщо користувач бажає надійних та точних методів, тоді необхідно спробувати алгоритм підтримки «Вектора машин». SVM використовуються в основному для вивчення класифікації, регресії або функції ранжування. Він формується на основі структурної мінімізації ризиків та статистичної теорії навчання. Повинні бути визначені межі рішення, які відомі як гіперплан. Це допомагає в оптимальному розділенні класів. Основна робота SVM - визначити максимальний запас між двома класами. Поле визначається як кількість простору між двома класами. Функція гіперплощини - це як рівняння для прямої, y = MX + b. SVM можна також розширити для виконання чисельних обчислень. SVM використовує ядро, щоб воно добре працювало у більш високих розмірах. Це контрольований алгоритм, і набір даних використовується для того, щоб спочатку повідомити SVM про всі класи. Після цього SVM зможе класифікувати ці нові дані.
5. Алгоритм Апріорі
Для пошуку частих наборів елементів із набору даних про транзакції та отримання правил асоціації широко використовується алгоритм Apriori. Знайти часті набори предметів не складно через комбінаторний вибух. Як тільки ми отримуємо часті набори елементів, тоді зрозуміло, що потрібно створити правила асоціації для більшої або однакової заданої мінімальної довіри. Apriori - це алгоритм, який допомагає знаходити часті набори даних, використовуючи генерацію кандидатів. Він передбачає, що набір предметів або наявні предмети сортуються в лексикографічному порядку. Після впровадження даних Apriori дослідження видобутку даних були спеціально активізовані. Це просто і легко здійснити. Основний підхід цього алгоритму полягає в наступному:
- Приєднайтеся : вся база даних використовується для мотики, що часто набирає 1 набір.
- Чорнослив : Цей набір предметів повинен задовольняти підтримку та впевненість, щоб перейти до наступного раунду для двох наборів предметів.
- Повторення : До тих пір, поки не буде досягнутий попередньо визначений розмір, це повторюється для кожного рівня набору елементів.
Висновок
Оскільки п'ять алгоритмів широко використовуються, є й інші, які допомагають в розробці даних, а також навчаються. Він інтегрує різні методи, включаючи машинне навчання, статистику, розпізнавання образів, штучний інтелект та системи баз даних. Все це допомагає аналізувати великі набори даних та виконувати різні завдання з аналізу даних. Отже, вони є найбільш корисними та надійними алгоритмами аналітики.
Рекомендовані статті
Це був посібник з алгоритмів майнінгу даних. Тут ми обговорили основні поняття та основні алгоритми виведення даних. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Що таке тестування програмного забезпечення?
- Алгоритм дерева рішень
- Що таке дженерики на Java?
- Архітектура майнінгу даних
- Застосування обміну даними
- Приклади та як дженерики працюють у C #
- Моделі обміну даними з перевагами