Che cos'è l'algoritmo di data mining?
Un algoritmo di data mining è un insieme di algoritmi di analisi e analisi che aiutano a creare un modello per i dati. Per ottenere un modello concreto, l'algoritmo deve prima analizzare i dati forniti che possono trovare tipi specifici di modelli o tendenze. Il risultato di questo algoritmo è un'analisi di diverse iterazioni che possono aiutare a trovare parametri ottimali per un modello di data mining adeguato. Questi insiemi di parametri possono essere applicati all'intero set di dati e aiutano a estrarre i modelli attuabili e ottenere una statistica dettagliata dei dati.
Principali algoritmi di data mining
Diamo un'occhiata ai migliori algoritmi di data mining:
1. Algoritmo C4.5
Esistono costrutti utilizzati dai classificatori che sono strumenti nel data mining. Questi sistemi prendono input da una raccolta di casi in cui ogni caso appartiene a uno dei piccoli numeri di classi e sono descritti dai suoi valori per un insieme fisso di attributi. Il classificatore di output può prevedere con precisione la classe a cui appartiene. Si avvale di alberi decisionali in cui viene acquisito il primo albero iniziale utilizzando un algoritmo di divisione e conquista.
Supponiamo che S sia una classe e che l'albero sia etichettato come foglia con la classe più frequente in S. Scegliendo un test basato su un singolo attributo con due o più esiti rispetto a fare questo test come radice si può usare un ramo per ogni risultato del test. Le partizioni corrispondono ai sottoinsiemi S1, S2, ecc. Che sono risultati per ciascun caso. C4.5 consente risultati multipli. Nel caso di alberi decisionali complessi, C4.5 ha introdotto una formula alternativa, che consiste in un elenco di regole, in cui tali regole sono raggruppate per ogni classe. Per classificare il caso, la prima classe le cui condizioni sono soddisfatte è denominata come la prima. Se nessuna regola è soddisfatta dal caso, viene assegnata una classe predefinita. I set di regole C4.5 sono formati dall'albero decisionale iniziale. C4.5 migliora la scalabilità multi-threading.
2. L'algoritmo k-significa
Questo algoritmo è un metodo semplice per partizionare un determinato set di dati nel numero di cluster specificato dall'utente. Questo algoritmo funziona su vettori d-dimensionali, D = (xi | i = 1, … N) dove i è il punto dati. Per ottenere questi seed di dati iniziali, i dati devono essere campionati a caso. Questo imposta la soluzione del clustering di un piccolo sottoinsieme di dati, la media globale dei dati k volte. Questo algoritmo può essere associato a un altro algoritmo per descrivere i cluster non convessi. Crea k gruppi dal set di oggetti specificato. Esplora l'intero set di dati con l'analisi del cluster. È semplice e veloce rispetto ad altri algoritmi quando viene utilizzato con altri algoritmi. Questo algoritmo è principalmente classificato come semi supervisionato. Oltre a specificare il numero di cluster, continua anche ad apprendere senza alcuna informazione. Osserva il cluster e impara.
3. Algoritmo Naive Bayes
Questo algoritmo si basa sul teorema di Bayes. Questo algoritmo viene utilizzato principalmente quando la dimensionalità degli input è elevata. Questo classificatore può facilmente calcolare il prossimo output possibile. Nuovi dati grezzi possono essere aggiunti durante il runtime e fornisce un miglior classificatore probabilistico. Ogni classe ha un insieme noto di vettori che mirano a creare una regola che consenta agli oggetti di essere assegnati alle classi in futuro. I vettori delle variabili descrivono gli oggetti futuri. Questo è uno degli algoritmi più semplici in quanto è facile da costruire e non ha schemi di stima dei parametri complicati. Può essere facilmente applicato anche a enormi set di dati. Non ha bisogno di schemi complicati di stima dei parametri iterativi e quindi gli utenti che non sono qualificati possono capire perché le classificazioni sono fatte.
4. Supporto algoritmo di macchine vettoriali
Se un utente desidera metodi affidabili e precisi, è necessario provare l'algoritmo Support Vector Machines. Le SVM vengono utilizzate principalmente per l'apprendimento della classificazione, della regressione o della funzione di classificazione. È formato sulla base della minimizzazione del rischio strutturale e della teoria dell'apprendimento statistico. I confini delle decisioni devono essere identificati, che è noto come hyperplane. Aiuta nella separazione ottimale delle classi. Il compito principale di SVM è identificare la massimizzazione del margine tra due classi. Il margine è definito come la quantità di spazio tra due classi. Una funzione iperpiano è come un'equazione per la linea, y = MX + b. SVM può essere esteso anche per eseguire calcoli numerici. SVM utilizza il kernel in modo che funzioni bene in dimensioni maggiori. Questo è un algoritmo supervisionato e il set di dati viene utilizzato per prima cosa per far conoscere a SVM tutte le classi. Fatto ciò, SVM può essere in grado di classificare questi nuovi dati.
5. L'algoritmo Apriori
Per trovare i set di articoli frequenti da un set di dati di transazione e ricavare regole di associazione, l'algoritmo Apriori è ampiamente utilizzato. Trovare set di oggetti frequenti non è difficile a causa della sua esplosione combinatoria. Una volta ottenuti i set di articoli frequenti, è chiaro generare regole di associazione per un livello di confidenza minimo specificato maggiore o uguale. Apriori è un algoritmo che aiuta a trovare set di dati frequenti utilizzando la generazione dei candidati. Presuppone che il set di articoli o gli articoli presenti siano ordinati in ordine lessicografico. Dopo l'introduzione della ricerca di data mining di Apriori è stata specificamente potenziata. È semplice e facile da implementare. L'approccio di base di questo algoritmo è il seguente:
- Partecipa : l'intero database viene utilizzato per i set di articoli 1 frequentemente zappa.
- Potare : questo set di oggetti deve soddisfare il supporto e la sicurezza per passare al round successivo per i 2 set di oggetti.
- Ripeti : fino a quando non viene raggiunta la dimensione predefinita fino ad allora questa viene ripetuta per ogni livello di set di elementi.
Conclusione
Con i cinque algoritmi utilizzati in modo prominente, ce ne sono anche altri che aiutano a estrarre i dati e anche a imparare. Integra diverse tecniche tra cui apprendimento automatico, statistiche, riconoscimento dei modelli, intelligenza artificiale e sistemi di database. Tutto ciò aiuta ad analizzare grandi serie di dati ed eseguire diverse attività di analisi dei dati. Quindi sono gli algoritmi di analisi più utili e affidabili.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida agli algoritmi di data mining. Qui abbiamo discusso i concetti di base e i migliori algoritmi di data mining. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più-
- Che cos'è il test del software?
- Algoritmo dell'albero delle decisioni
- Che cos'è Generics in Java?
- Architettura di data mining
- Applicazioni del data mining
- Esempi e come funzionano i generici in C #
- Modelli di data mining con vantaggi