Kaj je algoritem za rudarjenje podatkov?
Algoritem za rudarjenje podatkov je niz preučevalnih in analitičnih algoritmov, ki pomagajo pri ustvarjanju modela za podatke. Če želite dobiti konkreten model, mora algoritem najprej analizirati podatke, ki jih posredujete, ki lahko poiščejo določene vrste vzorcev ali trendov. Rezultat tega algoritma je analiza različnih iteracij, ki lahko pomagajo najti optimalne parametre za ustrezen model rudarjenja podatkov. Te sklope parametrov je mogoče uporabiti v celotnem naboru podatkov in pomagajo pri pridobivanju uporabnih vzorcev in pri pridobivanju podrobne statistike podatkov.
Najboljši algoritmi za rudarjenje podatkov
Oglejmo si najboljše algoritme za pridobivanje podatkov:
1. Algoritem C4.5
Obstajajo konstrukti, ki jih uporabljajo klasifikatorji, ki so orodje pri iskanju podatkov. Ti sistemi zajemajo vnose iz zbirke primerov, ko vsak primer spada v eno od majhnih razredov in so opisani z njegovimi vrednostmi za fiksni niz atributov. Izhodni klasifikator lahko natančno predvidi razred, ki mu pripada. Uporablja odločitvena drevesa, pri katerih se prvo začetno drevo pridobi z algoritmom delitve in osvajanja.
Recimo, da je S razred, drevo pa je označeno z najpogostejšim razredom v S. Izbira testa, ki temelji na enem atributu z dvema ali več izidoma, kot pa, če je ta test uporabljen kot ena veja za vsak izid testa. Razdelitve ustrezajo podskupinam S1, S2 itd., Ki so rezultati za vsak primer. C4.5 omogoča več izidov. V primeru zapletenih dreves odločanja je C4.5 uvedel alternativno formulo, ki je sestavljena iz seznama pravil, kjer so ta pravila razvrščena skupaj za vsak razred. Za razvrstitev primera je prvi razred, katerega pogoji so izpolnjeni, imenovan kot prvi. Če slučaj ne zadovolji nobenega pravila, mu je dodeljen privzeti razred. Nabori pravil C4.5 so oblikovani iz prvotnega drevesa odločitve. C4.5 povečuje razširljivost z večreznim navojem.
2. K-pomeni algoritem
Ta algoritem je preprost način razdelitve danega nabora podatkov na uporabniško določeno število gruč. Ta algoritem deluje na d-dimenzionalnih vektorjih, D = (xi | i = 1, … N), kjer je i podatkovna točka. Da bi dobili ta začetna podatkovna semena, jih je treba naključno vzorčiti. To določa rešitev združevanja majhne podskupine podatkov, globalne povprečne vrednosti k-krat. Ta algoritem je mogoče seznaniti z drugim algoritmom za opisovanje nekonveksnih grozdov. Iz danega niza predmetov ustvari k skupin. Z analizo grozdov raziskuje celoten nabor podatkov. Ko se uporablja z drugimi algoritmi, je preprost in hitrejši od drugih algoritmov. Ta algoritem je večinoma uvrščen med polnadzorovan. Skupaj z navedbo števila grozdov še naprej uči brez kakršnih koli informacij. Opazuje grozd in se uči.
3. Naivni Bayesov algoritem
Ta algoritem temelji na Bayesovem izrek. Ta algoritem se uporablja predvsem, kadar je dimenzijska vrednost vhodov velika. Ta klasifikator lahko enostavno izračuna naslednji možni izhod. Med izvajanjem lahko dodate nove neobdelane podatke, kar zagotavlja boljši verjetnostni klasifikator. Vsak razred ima znan niz vektorjev, katerih namen je ustvariti pravilo, ki omogoča, da se objekti v prihodnosti dodelijo razredom. Vektorji spremenljivk opisujejo prihodnje predmete. To je eden najlažjih algoritmov, saj ga je enostavno sestaviti in nima zapletenih shem za ocenjevanje parametrov. Z lahkoto ga je mogoče uporabiti tudi na ogromnih naborih podatkov. Ne potrebuje zapletenih shem ocenjevanja parametrov, zato lahko uporabniki, ki so nekvalificirani, razumejo, zakaj so narejene klasifikacije.
4. Algoritem podpornih vektorskih strojev
Če uporabnik želi robustne in natančne metode, je treba preizkusiti algoritem za podporne vektorje. SVM-ji se večinoma uporabljajo za učenje klasifikacije, regresije ali funkcije razvrščanja. Oblikuje se na podlagi strukturne minimalizacije tveganj in teorije statističnega učenja. Določiti je treba meje odločitve, ki jih poznamo kot hiperplane. Pomaga pri optimalni ločitvi razredov. Glavna naloga SVM je določiti največjo mejo med dvema razredoma. Meja je določena kot količina prostora med dvema razredoma. Funkcija hiperplane je kot enačba za črto, y = MX + b. SVM se lahko razširi tudi za izvajanje številčnih izračunov. SVM uporablja jedro, tako da dobro deluje v višjih dimenzijah. To je nadzorovan algoritem in nabor podatkov se uporablja, da se SVM najprej seznani z vsemi razredi. Ko je to storjeno, bo lahko SVM razvrstil nove podatke.
5. Algoritem Apriori
Za iskanje pogostih naborov postavk iz nabora podatkov o transakcijah in pridobivanje pravil o povezovanju se široko uporablja algoritem Apriori. Zaradi kombinatorične eksplozije ni težko najti pogostega nabora predmetov. Ko dobimo pogoste nabore postavk, je jasno, da lahko oblikujemo pravila za povezovanje za večje ali enako določeno minimalno zaupanje. Apriori je algoritem, ki pomaga pri iskanju pogostih nizov podatkov z uporabo generacije kandidatov. Predpostavlja, da so nabor ali predmeti razvrščeni po leksikografskem vrstnem redu. Po uvedbi Apriori je bilo raziskovanje rudarjenja podatkov še posebej okrepljeno. Je enostaven in enostaven za izvedbo. Osnovni pristop tega algoritma je naslednji:
- Pridružite se : Celotna zbirka podatkov se uporablja za motike, pogoste 1 sklope.
- Slive : Ta komplet izdelkov mora ustrezati podpori in zaupanju, da se premaknete v naslednji krog za dva nabora izdelkov.
- Ponovi : Dokler vnaprej določena velikost ni dosežena, se to ponovi za vsako raven nabora.
Zaključek
Ob petih algoritmih, ki se uporabljajo na vidnem mestu, obstajajo tudi drugi, ki pomagajo pri rudarjenju podatkov in se tudi učijo. Vključuje različne tehnike, vključno s strojnim učenjem, statistiko, prepoznavanjem vzorcev, umetno inteligenco in sistemom baz podatkov. Vse to pomaga pri analizi velikih zbirk podatkov in opravljanju različnih nalog analize podatkov. Zato so to najbolj uporabni in zanesljivi algoritmi analitike.
Priporočeni članki
To je vodnik po algoritmih za rudarjenje podatkov. Tu smo razpravljali o osnovnih konceptih in vrhunskih algoritmih za rudarjenje podatkov. Obiščite lahko tudi druge naše predlagane članke, če želite izvedeti več -
- Kaj je testiranje programske opreme?
- Algoritem drevesne odločitve
- Kaj je generika v Javi?
- Arhitektura rudarjenja podatkov
- Uporaba podatkovnega rudarjenja
- Primeri in delovanje generike v C #
- Modeli podatkovnega rudarjenja s prednostmi