Uvod v pridobivanje podatkov
To je metoda rudarjenja podatkov, ki se uporablja za umeščanje podatkovnih elementov v njihove podobne skupine. Grozd je postopek delitve podatkovnih predmetov na podrazrede. Kakovost gruče je odvisna od metode, ki smo jo uporabili. Grozd se imenuje tudi segmentacija podatkov, saj se velike skupine podatkov delijo po podobnosti.
Kaj je združevanje pri pridobivanju podatkov?
Grozdanje je skupina določenih predmetov glede na njihove značilnosti in podobnosti. Kar zadeva rudarjenje podatkov, ta metodologija s posebnim algoritmom za združevanje razdeli podatke, ki so najbolj primerni za želeno analizo. Ta analiza omogoča, da predmet ni del ali strogo del grozda, ki se imenuje trda particija te vrste. Vendar gladke particije kažejo, da vsak predmet v isti stopnji spada v skupino. Lahko se ustvarijo bolj specifične delitve, kot so predmeti iz več grozdov, k enemu grozdu je mogoče prisiliti k sodelovanju ali v skupinskih odnosih zgraditi celo hierarhična drevesa. Ta datotečni sistem je mogoče postaviti na različne načine na podlagi različnih modelov. Ti ločeni algoritmi veljajo za vsak model, pri čemer se razlikujejo njihove lastnosti in njihovi rezultati. Dober algoritem grozdanja lahko prepozna gručo, neodvisno od oblike grozda. Obstajajo 3 osnovne faze algoritma združevanja, ki so prikazane kot spodaj
Grupiranje algoritmov v podatkovnem rudarstvu
Glede na nedavno opisane modele grozdov se lahko veliko grozdov uporablja za razdelitev informacij v nabor podatkov. Treba je reči, da ima vsaka metoda svoje prednosti in slabosti. Izbira algoritma je odvisna od lastnosti in narave nabora podatkov.
Načini združevanja podatkov za rudarjenje podatkov so lahko prikazani spodaj
- Metoda, ki temelji na razdelitvi
- Metoda, ki temelji na gostoti
- Metoda na osnovi steroidov
- Hierarhična metoda
- Metoda na osnovi mrež
- Metoda, ki temelji na modelu
1. Metoda, ki temelji na razdelitvi
Algoritem particije deli podatke na številne podskupine.
Predpostavimo, da algoritem za razdelitev gradi particijo podatkov, saj sta k in n predmeti, ki so v bazi. Zato bo vsaka particija predstavljena kot k ≤ n.
To daje idejo, da je razvrstitev podatkov v k skupinah, kar lahko pokažemo spodaj
Slika 1 prikazuje izvirne točke v združevanju
Slika 2 prikazuje razvrščanje particij po uporabi algoritma
To pomeni, da mora imeti vsaka skupina vsaj en predmet, prav tako vsak predmet mora pripadati točno eni skupini.
2. Metoda, ki temelji na gostoti
Ti algoritmi proizvajajo grozde na določeni lokaciji na podlagi visoke gostote udeležencev nabora podatkov. Združuje nekaj pojma za člane skupine v grozdih do standardne ravni gostote. Takšni procesi lahko zaznajo manj površin v skupini.
3. Metoda na osnovi steroidov
Skoraj vsak grozd se nanaša na vektor vrednosti v tej vrsti osnove tehnike združevanja. V primerjavi z drugimi grozdi je vsak predmet del grozda z minimalno razliko v vrednosti. Število grozdov je treba vnaprej določiti in to je največji problem tega algoritma. Ta metodologija je najbližje predmetu identifikacije in se pogosto uporablja za težave optimizacije.
4. Hierarhična metoda
Metoda bo ustvarila hierarhično razgradnjo danega niza podatkovnih objektov. Glede na to, kako se oblikuje hierarhična razgradnja, lahko razvrstimo hierarhične metode. Ta metoda je podana na naslednji način
- Aglomerativni pristop
- Ločitveni pristop
Aglomerativni pristop je znan tudi kot pristop z gumbom. Tu začnemo z vsakim objektom, ki sestavlja ločeno skupino. Še naprej se zbližujejo predmeti ali skupine blizu
Delitveni pristop je znan tudi kot pristop od zgoraj navzdol. Začnemo z vsemi predmeti v istem grozdu. Ta metoda je toga, tj. Nikoli je ni mogoče razveljaviti, ko je fuzija ali delitev končana
5. Metoda na osnovi mrež
Metode, ki temeljijo na rešetkah, delujejo v objektnem prostoru, namesto da podatke delijo v mrežo. Mreža je razdeljena na podlagi značilnosti podatkov. Z uporabo te metode je neštevilčne podatke enostavno upravljati. Vrstni red podatkov ne vpliva na particijo omrežja. Pomembna prednost modela, ki temelji na mreži, zagotavlja večjo hitrost izvedbe.
Prednosti hierarhične gruče so naslednje
- Uporablja se za katero koli vrsto atributa.
- Omogoča prilagodljivost, povezano s stopnjo zrnatosti.
6. Metoda, ki temelji na modelu
Ta metoda uporablja hipotezirani model, ki temelji na porazdelitvi verjetnosti. Z združevanjem funkcije gostote ta metoda poišče grozde. Odseva prostorsko razporeditev podatkovnih točk.
Uporaba združevanja v podatkovnem rudarstvu
Grozdanje lahko pomaga na številnih področjih, kot so biologija, rastline in živali, ki so razvrščene po lastnostih in trženju, grozd pa bo pomagal prepoznati kupce določenih strank s podobnim ravnanjem. V mnogih aplikacijah, kot so tržne raziskave, prepoznavanje vzorcev, obdelava podatkov in slik, se analiza grozdov uporablja v velikem številu. Grozd lahko pomaga tudi oglaševalcem v njihovi kupci pri iskanju različnih skupin. Njihove skupine strank lahko določimo z vzorci nakupa. V biologiji se uporablja za določanje rastlinskih in živalskih taksonomij, za kategorizacijo genov s podobno funkcionalnostjo in za vpogled v lastne strukture prebivalstva. V zbirki podatkov o opazovanju zemlje tudi grozdenje olajša iskanje območij s podobno rabo v zemlji. Pomaga prepoznati skupine hiš in stanovanj glede na vrsto, vrednost in namembnost hiš. Za odkrivanje informacij je koristno tudi združevanje dokumentov v spletu. Analiza grozdov je orodje za pridobitev vpogleda v distribucijo podatkov za opazovanje značilnosti vsakega grozda kot funkcije rudarjenja podatkov.
Zaključek
Grozd je pomemben pri pridobivanju podatkov in njegovi analizi. V tem članku smo videli, kako je mogoče združevanje z uporabo različnih algoritmov grozdov in njegovo uporabo v resničnem življenju.
Priporočeni članek
To je vodnik o tem, kaj je grozd v podatkovnem rudarstvu. Tu smo razpravljali o konceptih, definiciji, značilnostih, uporabi gruče v podatkovnem rudarstvu. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je obdelava podatkov?
- Kako postati analitik podatkov?
- Kaj je SQL vbrizgavanje?
- Opredelitev, kaj je SQL Server?
- Pregled arhitekture podatkovnega rudarjenja
- Grozd v strojnem učenju
- Hierarhični algoritem grozda
- Hierarhična gruča | Aglomerativno in delitveno grozdenje