Шта је алгоритам за вађење података?
Алгоритам података за прикупљање података је скуп алгоритама за испитивање и анализу који помажу у креирању модела података. Да би добио конкретан модел, алгоритам мора прво да анализира податке које дајете, а који могу да пронађу одређене врсте образаца или трендова. Резултат овог алгоритма је анализа различитих итерација које могу помоћи у проналажењу оптималних параметара за правилан модел ископавања података. Ови скупови параметара могу се примијенити на читав скуп података и помажу у извлачењу дјелотворних образаца и добивању детаљне статистике података.
Топ алгоритми за вађење података
Погледајмо врх алгоритама за вађење података:
1. Ц4.5 Алгоритам
Постоје конструкције које користе класификатори који су алати за вађење података. Ови системи узимају улазе из збирке случајева када сваки случај припада једној од малог броја класа и описују се његовим вредностима за фиксни скуп атрибута. Излазни класификатор може тачно предвидјети класу којој припада. Користи стабла одлучивања где се прво почетно стабло добија помоћу алгоритма дељења и освајања.
Претпоставимо да је С класа и дрво је означено најчешћим класама у С. Одабир теста на основу једног атрибута са два или више резултата него што је овај тест коријен једна грана за сваки исход теста може се користити. Партиције одговарају подскуповима С1, С2 итд. Који су исходи за сваки случај. Ц4.5 омогућава више исхода. У случају сложених стабала одлучивања, Ц4.5 је увео алтернативну формулу, која се састоји од листе правила, где су та правила групирана за сваку класу. Да би се случај класификовао, прва класа чији су услови задовољени именује се као прва. Ако случај није задовољен ниједним правилом, додељује му се задана класа. Ц4.5 скупови правила формирани су из почетног стабла одлука. Ц4.5 повећава скалабилност мулти-навојем.
2. К-значи алгоритам
Овај алгоритам је једноставан начин за поделу датог скупа података на број кластера који је одредио корисник. Овај алгоритам ради на д-димензионалним векторима, Д = (ки | и = 1, … Н) где сам и тачка података. Да би добили ове почетне податке, подаци се морају узорковати насумично. Ово поставља решење групирања малог подскупина података, глобалне средње вредности података к пута. Овај алгоритам може бити упарен са другим алгоритмом за описивање неконвексних кластера. Ствара к групе из датог скупа објеката. Истражива читав скуп података анализом кластера. Једноставан је и бржи од осталих алгоритама када се користи са другим алгоритмима. Овај алгоритам је углавном класификован као полунадзоран. Уз одређивање броја кластера, он наставља да учи без икаквих информација. Посматра групу и учи.
3. Наивни Баиесов алгоритам
Овај алгоритам заснован је на Баиесовој теореми. Овај алгоритам се углавном користи када је димензионалност улаза велика. Овај класификатор може лако израчунати следећи могући излаз. Нови необрађени подаци могу се додавати током извођења и пружају бољи вјероватни класификатор. Свака класа има познати скуп вектора који имају за циљ стварање правила које омогућава да се објекти у будућности додељују класе. Вектори променљивих описују будуће објекте. Ово је један од најлакших алгоритама, јер је лако конструисати и нема компликоване шеме за процену параметара. Може се лако применити и на огромним скуповима података. Не требају компликоване итеративне шеме за процену параметара и стога корисници који нису квалификовани могу разумети зашто су класификације направљене.
4. Подржавајте алгоритам векторских машина
Ако корисник жели робусне и тачне методе, мора се испробати алгоритам за подршку Вецтор Вецтор. СВМ се углавном користе за учење класификације, регресије или функције рангирања. Формиран је на основу структурне минимализације ризика и теорије статистичког учења. Морају се утврдити границе одлуке које су познате као хиперплана. Помаже у оптималном одвајању часова. Главни посао СВМ-а је да идентификује максималан размак између две класе. Маргина је дефинисана као количина простора између две класе. Функција хиперплане је као једначина за линију, и = МКС + б. СВМ се такође може проширити за обављање нумеричких израчунавања. СВМ користи кернел тако да добро функционише у већим димензијама. Ово је надзирани алгоритам и скуп података користи се за прво обавјештавање СВМ-а о свим класама. Након што је то учињено, СВМ може бити у могућности да класификује нове податке.
5. Алгоритам Априори
Да бисте пронашли честе скупове предмета из скупа података о трансакцијама и извукли правила придруживања, алгоритам Априори се широко користи. Пронаћи честе скупове предмета није тешко због комбинаторичке експлозије. Једном када добијемо честе скупове артикала, онда је јасно да се генеришу правила придруживања за веће или једнако одређено минимално поуздање. Априори је алгоритам који помаже у проналажењу честих скупова података користећи генерирање кандидата. Претпоставља се да су скупови предмета или предмети распоређени у лексикографском редоследу. Након увођења Априори истраживања рударство података посебно је појачано. То је једноставно и лако се имплементира. Основни приступ овог алгоритма је како слиједи:
- Придружите се : Читава база података користи се за учестале скупове од 1 комада.
- Шљива : Овај скуп предмета мора да задовољи подршку и самопоуздање за прелазак у наредни круг за два скупа предмета.
- Понављајте : све док унапред дефинисана величина није достигнута до тада, то се понавља за сваки ниво скупа предмета.
Закључак
Са пет алгоритама који се значајно користе, постоје и други који помажу у рударству података и такође уче. Интегрише различите технике укључујући машинско учење, статистику, препознавање образаца, вештачку интелигенцију и системе база података. Све ово помаже у анализи великих скупова података и обављању различитих задатака анализе података. Стога су најкориснији и најпоузданији алгоритми аналитике.
Препоручени чланци
Ово је водич за алгоритме рударјења података. Овде смо разговарали о основним концептима и врхунским алгоритмима за вађење података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је тестирање софтвера?
- Алгоритам дрвета одлуке
- Шта је генерика у Јави?
- Архитектура рударства података
- Примене Дата Мининг-а
- Примери и како генеричари раде у Ц #
- Модели у дата мининг-у са предностима