Što je algoritam za vađenje podataka?

Algoritam za prikupljanje podataka je skup ispitnih i analitičkih algoritama koji pomažu u stvaranju modela za podatke. Da bi se dobio konkretan model, algoritam prvo mora analizirati podatke koje navedete koji mogu biti pronalaženje određenih vrsta uzoraka ili trendova. Rezultat ovog algoritma je analiza različitih iteracija koje mogu pomoći u pronalaženju optimalnih parametara za pravilan model iskopavanja podataka. Ovi skupovi parametara mogu se primijeniti na čitav skup podataka i pomažu u izvlačenju djelotvornih uzoraka i dobivanju detaljne statistike podataka.

Glavni algoritmi za vađenje podataka

Pogledajmo vrh algoritama za iskopavanje podataka:

1. Algoritam C4.5

Postoje konstrukcije koje koriste klasifikatori koji su alati u izvlačenju podataka. Ovi sustavi uzimaju ulaze iz zbirke slučajeva kada svaki slučaj pripada jednoj od malobrojnih klasa i opisuju ga vrijednosti za fiksni skup atributa. Izlazni klasifikator može točno predvidjeti klasu kojoj pripada. Koristi stabla odlučivanja gdje se prvo početno stablo stječe korištenjem algoritma dijeljenja i osvajanja.

Pretpostavimo da je S klasa, a stablo je označeno najčešćim klasom u S. Odabir testa na temelju jednog atributa s dva ili više ishoda nego što ovaj test može biti korijen kao jedna grana za svaki ishod testa. Particije odgovaraju podskupinama S1, S2 itd. Koji su ishodi za svaki slučaj. C4.5 omogućava više ishoda. U slučaju stabala složenih odluka, C4.5 je uveo alternativnu formulu, koja se sastoji od popisa pravila, gdje su ta pravila grupirana za svaki razred. Da bi se slučaj klasificirao, prva klasa čiji su uvjeti zadovoljeni imenuje se kao prva. Ako slučaj nije zadovoljen nijednim pravilom, tada mu je dodijeljena zadana klasa. Skupovi pravila C4.5 formiraju se iz početnog stabla odlučivanja. C4.5 povećava skalabilnost višestrukim navojem.

2. k-znači algoritam

Ovaj je algoritam jednostavna metoda dijeljenja određenog skupa podataka na broj klastera koji je odredio korisnik. Ovaj algoritam radi na d-dimenzionalnim vektorima, D = (xi | i = 1, … N) gdje sam i točka podataka. Da bi se dobili ti početni podaci, podaci se moraju nasumično uzorkovati. Ovo postavlja rješenje grupiranja malog skupa podataka, globalne srednje vrijednosti podataka k puta. Ovaj algoritam može se upariti s drugim algoritmom za opisivanje nekonveksnih klastera. Iz danog skupa objekata stvara k grupe. Istražuje čitav skup podataka analizom klastera. Jednostavan je i brži od ostalih algoritama kada se koristi s drugim algoritmima. Ovaj je algoritam uglavnom klasificiran kao polukontroliran. Uz specificiranje broja klastera, nastavlja učiti bez ikakvih podataka. Promatra nakupinu i uči.

3. Naivni Bayesov algoritam

Ovaj se algoritam temelji na Bayesovoj teoremi. Ovaj se algoritam uglavnom koristi kada je dimenzionalnost ulaza velika. Ovaj klasifikator može lako izračunati sljedeći mogući izlaz. Novi neobrađeni podaci mogu se dodati tijekom izvođenja i to pruža bolji vjerojatni klasifikator. Svaka klasa ima poznati skup vektora koji imaju za cilj stvaranje pravila koja će omogućiti da se objekti ubuduće dodijele klase. Vektori varijabli opisuju buduće objekte. Ovo je jedan od najlakših algoritama, jer ga je lako konstruirati i nema složene sheme za procjenu parametara. Može se lako primijeniti i na ogromnim skupovima podataka. Ne trebaju nikakve složene sheme za ocjenjivanje parametara i korisnici koji nekvalificiraju mogu razumjeti zašto su klasificirane.

4. Algoritam vektorskih strojeva za podršku

Ako korisnik želi robusne i točne metode, treba pokušati algoritam Vector Vector algoritma. SVM-ovi se uglavnom koriste za učenje klasifikacije, regresije ili rangiranja. Formira se na temelju strukturne minimalizacije rizika i teorije statističkog učenja. Moraju se utvrditi granice odluke koje su poznate kao hiperplana. Pomaže u optimalnom odvajanju nastave. Glavni posao SVM-a je identificirati maksimaliziranje marže između dvije klase. Margina je definirana kao količina prostora između dvije klase. Funkcija hiperplane je poput jednadžbe za liniju, y = MX + b. SVM se može proširiti i za numeričke proračune. SVM koristi kernel tako da dobro funkcionira u većim dimenzijama. Ovo je nadzirani algoritam i skup podataka koristi se da bi se najprije obavijestio SVM o svim klasama. Nakon što je to učinjeno, SVM može biti u mogućnosti klasificirati nove podatke.

5. Algoritam Apriori

Da biste pronašli česte skupove predmeta iz skupa podataka o transakcijama i izvukli pravila pridruživanja, algoritam Apriori se široko koristi. Pronaći česte skupove predmeta nije teško zbog svoje kombinatoričke eksplozije. Jednom kada dobijemo česte skupove predmeta tada je jasno generirati pravila za pridruživanje za veće ili jednako određeno minimalno pouzdanje. Apriori je algoritam koji pomaže u pronalaženju čestih skupova podataka koristeći generiranje kandidata. Pretpostavlja se da su skup predmeta ili prisutni predmeti razvrstani po leksikografskom redoslijedu. Nakon uvođenja Apriori istraživanja rudarstvo podataka posebno je pojačano. To je jednostavno i lako se provodi. Osnovni pristup ovog algoritma je kako slijedi:

  • Pridružite se : Cijela baza podataka koristi se za motike česte skupove od 1 predmeta.
  • Šljiva : Ovaj skup predmeta mora zadovoljiti podršku i samopouzdanje za prijelaz na sljedeći krug za 2 seta predmeta.
  • Ponavljajte : sve dok unaprijed definirana veličina nije postignuta do tada, to se ponavlja za svaku razinu predmeta.

Zaključak

S pet algoritama koji se značajno koriste, postoje i drugi koji pomažu u rudarstvu podataka i također uče. Ona integrira različite tehnike uključujući strojno učenje, statistiku, prepoznavanje uzoraka, umjetnu inteligenciju i sustave baza podataka. Sve to pomaže u analiziranju velikih skupova podataka i obavljanju različitih zadataka analize podataka. Stoga su ovo najkorisniji i najpouzdaniji algoritmi za analitiku.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za algoritme rudarjenja podataka. Ovdje smo raspravljali o osnovnim konceptima i vrhunskim algoritmima za iskopavanje podataka. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je testiranje softvera?
  2. Algoritam stabla odluke
  3. Što je generika u Javi?
  4. Arhitektura podataka
  5. Primjene podataka
  6. Primjeri i način na koji generički djeluju u C #
  7. Modeli u Data Mining s prednostima

Kategorija:

Veliki podaci