Wat is datamining-algoritme?
Een datamining-algoritme is een reeks onderzoeks- en analytische algoritmen die helpen bij het maken van een model voor de gegevens. Om een concreet model te krijgen, moet het algoritme eerst de gegevens analyseren die u verstrekt en die kunnen worden gebruikt om specifieke soorten patronen of trends te vinden. Het resultaat van dit algoritme is een analyse van verschillende iteraties die kunnen helpen bij het vinden van optimale parameters voor een goed dataminingmodel. Deze sets parameters kunnen worden toegepast op de gehele gegevensset en helpen bij het extraheren van de bruikbare patronen en het verkrijgen van een gedetailleerde statistiek van de gegevens.
Top algoritmen voor datamining
Laten we eens kijken naar de beste datamining-algoritmen:
1. C4.5 Algoritme
Er zijn constructies die worden gebruikt door classificaties die hulpmiddelen zijn bij datamining. Deze systemen nemen input van een verzameling cases waarbij elke case behoort tot een van de kleine aantallen klassen en worden beschreven door de waarden ervan voor een vaste set attributen. De outputclassificator kan nauwkeurig de klasse voorspellen waartoe hij behoort. Het maakt gebruik van beslissingsbomen waarbij de eerste initiële boom wordt verkregen met behulp van een verdeel en heers algoritme.
Stel dat S een klasse is en dat de boom een blad heeft met de meest voorkomende klasse in S. Een test kiezen op basis van een enkel attribuut met twee of meer uitkomsten dan deze test als root één tak maken voor elke uitkomst van de test kan worden gebruikt. De partities komen overeen met subsets S1, S2, enz. Die uitkomsten zijn voor elk geval. C4.5 zorgt voor meerdere uitkomsten. In het geval van complexe beslissingsbomen heeft C4.5 een alternatieve formule geïntroduceerd, die bestaat uit een lijst met regels, waarin deze regels voor elke klasse zijn gegroepeerd. Om de zaak te classificeren, wordt de eerste klasse waarvan aan de voorwaarden is voldaan, de eerste genoemd. Als aan de case niet wordt voldaan, krijgt deze een standaardklasse toegewezen. De C4.5-regelsets worden gevormd uit de initiële beslissingsboom. C4.5 verbetert de schaalbaarheid door multi-threading.
2. Het k-gemiddelde algoritme
Dit algoritme is een eenvoudige methode voor het partitioneren van een gegeven gegevensset in het door de gebruiker opgegeven aantal clusters. Dit algoritme werkt op d-dimensionale vectoren, D = (xi | i = 1, … N) waar i het gegevenspunt is. Om deze initiële gegevenszaden te krijgen, moeten de gegevens willekeurig worden bemonsterd. Dit stelt de oplossing voor het clusteren van een kleine subset van gegevens, het globale gemiddelde van gegevens k keer. Dit algoritme kan worden gecombineerd met een ander algoritme om niet-convexe clusters te beschrijven. Het maakt k-groepen van de gegeven set objecten. Het onderzoekt de volledige gegevensset met zijn clusteranalyse. Het is eenvoudig en sneller dan andere algoritmen wanneer het wordt gebruikt met andere algoritmen. Dit algoritme is meestal geclassificeerd als semi-bewaakt. Naast het specificeren van het aantal clusters blijft het ook leren zonder enige informatie. Het observeert de cluster en leert.
3. Naïef Bayes-algoritme
Dit algoritme is gebaseerd op de stelling van Bayes. Dit algoritme wordt voornamelijk gebruikt wanneer de dimensionaliteit van ingangen hoog is. Deze classificator kan eenvoudig de volgende mogelijke uitvoer berekenen. Nieuwe onbewerkte gegevens kunnen tijdens de looptijd worden toegevoegd en het biedt een betere probabilistische classificator. Elke klasse heeft een bekende verzameling vectoren die gericht zijn op het creëren van een regel waarmee de objecten in de toekomst aan klassen kunnen worden toegewezen. De vectoren van variabelen beschrijven de toekomstige objecten. Dit is een van de gemakkelijkste algoritmen, omdat het eenvoudig te construeren is en geen ingewikkelde parameterschattingsschema's heeft. Het kan ook gemakkelijk worden toegepast op grote gegevenssets. Het heeft geen ingewikkelde iteratieve parameter schattingsschema's nodig en daarom kunnen ongeschoolde gebruikers begrijpen waarom de classificaties zijn gemaakt.
4. Ondersteuning van vectormachines-algoritme
Als een gebruiker robuuste en nauwkeurige methoden wil, moet het algoritme Support Vector-machines worden geprobeerd. SVM's worden voornamelijk gebruikt voor het leren van classificatie, regressie of rangschikkingsfunctie. Het wordt gevormd op basis van structurele risicominimalisatie en statistische leertheorie. De beslissingsgrenzen moeten worden geïdentificeerd die bekend staat als een hyperplane. Het helpt bij de optimale scheiding van klassen. De hoofdtaak van SVM is het identificeren van de maximalisatie van de marge tussen twee klassen. De marge wordt gedefinieerd als de hoeveelheid ruimte tussen twee klassen. Een hyperplane-functie is als een vergelijking voor de lijn, y = MX + b. SVM kan worden uitgebreid om ook numerieke berekeningen uit te voeren. SVM maakt gebruik van kernel zodat het goed werkt in hogere dimensies. Dit is een bewaakt algoritme en de gegevensset wordt gebruikt om SVM eerst op de hoogte te stellen van alle klassen. Zodra dit is gebeurd, kan SVM deze nieuwe gegevens classificeren.
5. Het Apriori-algoritme
Om de frequente itemsets van een transactiegegevensset te vinden en associatieregels af te leiden, wordt het Apriori-algoritme veel gebruikt. Frequente itemsets vinden is niet moeilijk vanwege de combinatorische explosie. Zodra we de frequente itemsets ontvangen, is het duidelijk om associatieregels te genereren voor groter of gelijk gespecificeerd minimaal vertrouwen. Apriori is een algoritme dat helpt bij het vinden van frequente gegevenssets door gebruik te maken van het genereren van kandidaten. Er wordt van uitgegaan dat de itemset of de aanwezige items in lexicografische volgorde zijn gesorteerd. Na de introductie van Apriori is dataminingonderzoek specifiek gestimuleerd. Het is eenvoudig en gemakkelijk te implementeren. De basisbenadering van dit algoritme is als volgt:
- Join : de hele database wordt gebruikt voor de hoe vaak 1 item-sets.
- Snoeien : deze itemset moet voldoen aan de ondersteuning en het vertrouwen om naar de volgende ronde te gaan voor de 2 itemsets.
- Herhalen : totdat de vooraf gedefinieerde grootte niet wordt bereikt, wordt dit herhaald voor elk itemsetniveau.
Conclusie
Met de vijf algoritmen die prominent worden gebruikt, zijn er ook andere die helpen bij het minen van gegevens en ook leren. Het integreert verschillende technieken, waaronder machine learning, statistieken, patroonherkenning, kunstmatige intelligentie en databasesystemen. Al deze hulp bij het analyseren van grote hoeveelheden gegevens en het uitvoeren van verschillende gegevensanalysetaken. Daarom zijn ze de meest bruikbare en betrouwbare analysealgoritmen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor dataminingalgoritmen. Hier hebben we de basisconcepten en top-datamining-algoritmen besproken. U kunt ook door onze andere voorgestelde artikelen gaan voor meer informatie-
- Wat is softwaretesten?
- Beslisboom algoritme
- Wat is Generics in Java?
- Architectuur van datamining
- Toepassingen van datamining
- Voorbeelden en hoe generieken werken in C #
- Modellen in datamining met voordelen