Hva er data mining algoritme?
En data mining algoritme er et sett med undersøkelses- og analytiske algoritmer som hjelper til med å lage en modell for dataene. For å få en konkret modell må algoritmen først analysere dataene du gir, som kan være å finne spesifikke typer mønstre eller trender. Resultatet av denne algoritmen er en analyse av forskjellige iterasjoner som kan bidra til å finne optimale parametere for en riktig dataminingmodell. Disse parametrene kan brukes over hele datasettet, og de hjelper til med å trekke ut handlingsmønstrene og få en detaljert statistikk over dataene.
Top Data Mining Algorithms
La oss ta en titt på de viktigste data mining-algoritmene:
1. C4.5 algoritme
Det er konstruksjoner som brukes av klassifisere som er verktøy i data mining. Disse systemene henter innspill fra en samling tilfeller der hvert tilfelle tilhører en av de små klasser og er beskrevet av verdiene for et fast sett med attributter. Utgangsklassifisereren kan nøyaktig forutsi klassen den tilhører. Den benytter seg av avgjørelsetrær der det første innledende treet er anskaffet ved å bruke en skillelinje og erobre algoritme.
Anta at S er en klasse og treet er bladmerket med den hyppigste klassen i S. Å velge en test basert på et enkelt attributt med to eller flere utfall enn å gjøre denne testen som rot en gren for hvert resultat av testen kan brukes. Partisjonene tilsvarer undergruppene S1, S2, etc. som er utfall for hvert tilfelle. C4.5 gir mulighet for flere utfall. Når det gjelder komplekse beslutningstrær, har C4.5 introdusert en alternativ formel, som består av en liste med regler, der disse reglene er gruppert for hver klasse. For å klassifisere saken blir den første klassen hvis vilkår er oppfylt valgt som den første. Hvis ingen regel er tilfreds med saken, tildeles den en standardklasse. C4.5-regelsettene er dannet fra det første beslutnings-treet. C4.5 forbedrer skalerbarheten ved flertråd.
2. K-betyr algoritme
Denne algoritmen er en enkel metode for å partisjonere et gitt datasett i det brukerspesifiserte antall klynger. Denne algoritmen fungerer på d-dimensjonale vektorer, D = (xi | i = 1, … N) hvor jeg er datapunktet. For å få disse første frøene, må dataene tas ut tilfeldig. Dette setter løsningen på å gruppere et lite underett av data, det globale gjennomsnittet av data k ganger. Denne algoritmen kan pares med en annen algoritme for å beskrive ikke-konvekse klynger. Det oppretter k-grupper fra det gitte settet med objekter. Den utforsker hele datasettet med sin klynge-analyse. Det er enkelt og raskere enn andre algoritmer når det brukes sammen med andre algoritmer. Denne algoritmen er for det meste klassifisert som semi-supervised. Sammen med å spesifisere antall klynger fortsetter det å lære uten informasjon. Den observerer klyngen og lærer.
3. Naive Bayes algoritme
Denne algoritmen er basert på Bayes teorem. Denne algoritmen brukes hovedsakelig når dimensjonaliteten til inngangene er høy. Denne klassifisereren kan enkelt beregne neste mulige utgang. Nye rådata kan legges til i løpet av løpetiden, og det gir en bedre sannsynlighetsklassifisering. Hver klasse har et kjent sett med vektorer som tar sikte på å lage en regel som gjør at objektene kan tilordnes klasser i fremtiden. Vektorene til variablene beskriver fremtidige objekter. Dette er en av de enkleste algoritmene, da den er enkel å konstruere og ikke har noen kompliserte parameterestimeringsskjemaer. Det kan enkelt brukes på enorme datasett også. Det trenger ikke kompliserte iterative parameterestimeringsordninger, og brukere som er ufaglærte kan derfor forstå hvorfor klassifiseringene gjøres.
4. Støtt vektormaskiner algoritme
Hvis en bruker ønsker robuste og nøyaktige metoder, må algoritmen for Support Vector-maskiner prøves. SVMer brukes hovedsakelig for å lære klassifisering, regresjon eller rangeringsfunksjon. Det er dannet på grunnlag av strukturell risikominimering og statistisk læringsteori. Avgjørelsesgrensene må identifiseres som er kjent som et hyperplan. Det hjelper til med optimal separasjon av klasser. Hovedjobben til SVM er å identifisere maksimeringsmarginen mellom to klasser. Margen er definert som mengden plass mellom to klasser. En hyperplanfunksjon er som en ligning for linjen, y = MX + b. SVM kan utvides til å utføre numeriske beregninger også. SVM bruker kjernen slik at den fungerer godt i høyere dimensjoner. Dette er en overvåket algoritme og datasettet brukes til å først fortelle SVM om alle klassene. Når dette er gjort, kan SVM være i stand til å klassifisere disse nye dataene.
5. Apriori-algoritmen
For å finne de hyppige varesettene fra et transaksjonsdatasett og utlede tilknytningsregler, er Apriori-algoritmen mye brukt. Å finne hyppige varesett er ikke vanskelig på grunn av dens kombinatoriske eksplosjon. Når vi har fått de hyppige varesettene, er det klart å generere tilknytningsregler for større eller lik spesifisert minimumstillit. Apriori er en algoritme som hjelper deg med å finne hyppige datasett ved å bruke kandidatgenerering. Det forutsetter at varesettet eller gjenstandene som er til stede sorteres i leksikografisk rekkefølge. Etter introduksjonen av Apriori har forskningen i data mining blitt styrket spesielt. Det er enkelt og enkelt å implementere. Den grunnleggende tilnærmingen til denne algoritmen er som nedenfor:
- Bli med : Hele databasen brukes til det hyppige 1 varesettet.
- Sviske : Dette varesettet må tilfredsstille støtten og selvtilliten for å gå videre til neste runde for de to varesettene.
- Gjenta : Inntil den forhåndsdefinerte størrelsen ikke er nådd før, blir dette gjentatt for hvert settnivå.
Konklusjon
Med de fem algoritmene som brukes tydelig, er det også andre som hjelper i gruvedata og også lærer. Den integrerer forskjellige teknikker, inkludert maskinlæring, statistikk, mønstergjenkjenning, kunstig intelligens og databasesystemer. Alle disse hjelper deg med å analysere store datasett og utføre forskjellige dataanalyseoppgaver. Derfor er de de mest nyttige og pålitelige analysealgoritmene.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Data Mining Algorithms. Her diskuterte vi de grunnleggende konseptene og de viktigste algoritmer for data mining. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer-
- Hva er programvaretesting?
- Decision Tree Algoritm
- Hva er Generics i Java?
- Arkitektur av datamining
- Bruksområder for Data Mining
- Eksempler og hvordan generikker fungerer i C #
- Modeller i data mining med fordeler