Co to jest algorytm eksploracji danych?
Algorytm eksploracji danych to zestaw algorytmów analitycznych i analitycznych, które pomagają w tworzeniu modelu danych. Aby uzyskać konkretny model, algorytm musi najpierw przeanalizować dostarczone dane, które mogą znaleźć określone typy wzorców lub trendów. Wynikiem tego algorytmu jest analiza różnych iteracji, które mogą pomóc w znalezieniu optymalnych parametrów dla właściwego modelu eksploracji danych. Te zestawy parametrów mogą być stosowane w całym zestawie danych i pomagają w wyodrębnieniu możliwych do wykonania wzorców i uzyskaniu szczegółowej statystyki danych.
Najważniejsze algorytmy eksploracji danych
Rzućmy okiem na najlepsze algorytmy eksploracji danych:
1. Algorytm C4.5
Istnieją konstrukcje używane przez klasyfikatory, które są narzędziami do eksploracji danych. Systemy te pobierają dane wejściowe z kolekcji przypadków, w których każdy przypadek należy do jednej z niewielkiej liczby klas i są opisywane przez jego wartości dla ustalonego zestawu atrybutów. Klasyfikator wyjściowy może dokładnie przewidzieć klasę, do której należy. Wykorzystuje drzewa decyzyjne, w których pierwsze drzewo początkowe jest pozyskiwane za pomocą algorytmu dzielenia i zdobywania.
Załóżmy, że S jest klasą, a drzewo ma liść oznaczony najczęstszą klasą w S. Wybierając test oparty na pojedynczym atrybucie z dwoma lub więcej wynikami, niż zrobić ten test jako jedną gałąź dla każdego wyniku testu. Podziały odpowiadają podzbiorom S1, S2 itd., Które są wynikami dla każdego przypadku. C4.5 pozwala na wiele wyników. W przypadku złożonych drzew decyzyjnych C4.5 wprowadził alternatywną formułę, która składa się z listy reguł, w których reguły te są pogrupowane dla każdej klasy. Aby sklasyfikować przypadek, pierwsza klasa, której warunki są spełnione, jest nazywana pierwszą. Jeśli przypadek nie spełnia żadnej reguły, przypisywana jest klasa domyślna. Zestawy reguł C4.5 są tworzone z początkowego drzewa decyzyjnego. C4.5 zwiększa skalowalność dzięki wielowątkowości.
2. Algorytm k-średnich
Ten algorytm jest prostą metodą partycjonowania danego zestawu danych na określoną przez użytkownika liczbę klastrów. Ten algorytm działa na wektorach dwuwymiarowych, D = (xi | i = 1, … N) gdzie i jest punktem danych. Aby uzyskać te początkowe nasiona danych, dane muszą być próbkowane losowo. To ustawia rozwiązanie grupowania małego podzbioru danych, globalnej średniej danych k razy. Ten algorytm można połączyć z innym algorytmem w celu opisania klastrów niewypukłych. Tworzy k grup z podanego zestawu obiektów. Bada cały zestaw danych za pomocą analizy skupień. Jest prosty i szybszy niż inne algorytmy, gdy jest używany z innymi algorytmami. Algorytm ten jest najczęściej klasyfikowany jako częściowo nadzorowany. Wraz z określaniem liczby klastrów kontynuuje naukę bez żadnych informacji. Obserwuje gromadę i uczy się.
3. Naiwny algorytm Bayesa
Algorytm ten oparty jest na twierdzeniu Bayesa. Algorytm ten stosuje się głównie, gdy wymiarowość danych wejściowych jest wysoka. Ten klasyfikator może łatwo obliczyć następny możliwy wynik. Nowe nieprzetworzone dane mogą być dodawane w czasie wykonywania i zapewnia lepszy klasyfikator probabilistyczny. Każda klasa ma znany zestaw wektorów, których celem jest stworzenie reguły, która pozwoli na przypisanie obiektów do klas w przyszłości. Wektory zmiennych opisują przyszłe obiekty. Jest to jeden z najłatwiejszych algorytmów, ponieważ jest łatwy w budowie i nie ma żadnych skomplikowanych schematów szacowania parametrów. Można go łatwo zastosować również do dużych zbiorów danych. Nie wymaga żadnych skomplikowanych schematów iteracyjnego szacowania parametrów, a zatem niewykwalifikowani użytkownicy mogą zrozumieć, dlaczego dokonuje się klasyfikacji.
4. Wspieraj algorytm maszyn wektorowych
Jeśli użytkownik chce solidnych i dokładnych metod, należy wypróbować algorytm maszyn wsparcia wektorowego. Maszyny SVM są używane głównie do uczenia się klasyfikacji, regresji lub funkcji rankingu. Powstaje na podstawie strukturalnej minimalizacji ryzyka i teorii uczenia statystycznego. Należy określić granice decyzji, które są znane jako hiperpłaszczyzna. Pomaga w optymalnym rozdzieleniu klas. Głównym zadaniem SVM jest określenie maksymalizacji marginesu między dwiema klasami. Margines jest zdefiniowany jako ilość miejsca między dwiema klasami. Funkcja hiperpłaszczyzny jest jak równanie dla linii, y = MX + b. SVM można rozszerzyć również w celu wykonywania obliczeń numerycznych. SVM korzysta z jądra, dzięki czemu działa dobrze w większych wymiarach. Jest to nadzorowany algorytm, a zestaw danych służy najpierw do powiadomienia SVM o wszystkich klasach. Po wykonaniu tej czynności SVM może klasyfikować te nowe dane.
5. Algorytm Apriori
Aby znaleźć częste zestawy przedmiotów z zestawu danych transakcji i wyprowadzić reguły asocjacji, powszechnie stosuje się algorytm Apriori. Znalezienie częstych zestawów przedmiotów nie jest trudne z powodu jego kombinatorycznej eksplozji. Gdy otrzymamy częste zestawy przedmiotów, jasne jest wygenerowanie reguł asocjacji dla większego lub równego określonego minimalnego zaufania. Apriori to algorytm, który pomaga znaleźć częste zbiory danych, wykorzystując generowanie kandydatów. Zakłada się, że zestaw elementów lub obecne elementy są sortowane w kolejności leksykograficznej. Po wprowadzeniu Apriori eksploracja danych została szczególnie wzmocniona. Jest prosty i łatwy do wdrożenia. Podstawowe podejście tego algorytmu jest następujące:
- Dołącz : Cała baza danych jest wykorzystywana do zestawów 1 motyki.
- Śliwka : ten zestaw przedmiotów musi zaspokoić wsparcie i pewność siebie, aby przejść do następnej rundy dla 2 zestawów przedmiotów.
- Powtarzaj : dopóki nie zostanie osiągnięty wstępnie zdefiniowany rozmiar, dopóki nie zostanie to powtórzone dla każdego poziomu zestawu przedmiotów.
Wniosek
Ponieważ pięć algorytmów jest powszechnie używanych, istnieją również inne, które pomagają w eksploracji danych, a także uczą się. Integruje różne techniki, w tym uczenie maszynowe, statystyki, rozpoznawanie wzorców, sztuczną inteligencję i systemy baz danych. Wszystko to pomaga w analizie dużych zestawów danych i wykonywaniu różnych zadań analizy danych. Dlatego są najbardziej użytecznymi i niezawodnymi algorytmami analitycznymi.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po algorytmach eksploracji danych. Tutaj omówiliśmy podstawowe pojęcia i najlepsze algorytmy eksploracji danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Co to jest testowanie oprogramowania?
- Algorytm drzewa decyzyjnego
- Co to jest Generics w Javie?
- Architektura eksploracji danych
- Zastosowania eksploracji danych
- Przykłady i jak działają generics w C #
- Modele w eksploracji danych z zaletami