Was ist der Data Mining-Algorithmus?

Ein Data Mining-Algorithmus besteht aus einer Reihe von Untersuchungs- und Analysealgorithmen, mit deren Hilfe ein Modell für die Daten erstellt werden kann. Um ein konkretes Modell zu erhalten, muss der Algorithmus zuerst die von Ihnen bereitgestellten Daten analysieren, um bestimmte Arten von Mustern oder Trends zu finden. Das Ergebnis dieses Algorithmus ist eine Analyse verschiedener Iterationen, mit deren Hilfe optimale Parameter für ein geeignetes Data Mining-Modell gefunden werden können. Diese Parametersätze können auf den gesamten Datensatz angewendet werden und helfen dabei, die umsetzbaren Muster zu extrahieren und eine detaillierte Statistik der Daten zu erhalten.

Top Data Mining-Algorithmen

Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Data Mining-Algorithmen:

1. C4.5 Algorithmus

Es gibt Konstrukte, die von Klassifizierern verwendet werden, die Werkzeuge beim Data Mining sind. Diese Systeme beziehen Eingaben aus einer Sammlung von Fällen, in denen jeder Fall zu einer der wenigen Klassen gehört, und werden durch seine Werte für einen festen Satz von Attributen beschrieben. Der Ausgabeklassifikator kann die Klasse, zu der er gehört, genau vorhersagen. Es werden Entscheidungsbäume verwendet, bei denen der erste Anfangsbaum unter Verwendung eines Divisions- und Eroberungsalgorithmus erfasst wird.

Angenommen, S ist eine Klasse und der Baum ist mit der häufigsten Klasse in S beschriftet. Wenn Sie einen Test auf der Grundlage eines einzelnen Attributs mit zwei oder mehr Ergebnissen auswählen, kann für jedes Ergebnis des Tests ein Zweig als Wurzel verwendet werden. Die Partitionen entsprechen den Teilmengen S1, S2 usw., die für jeden Fall Ergebnisse sind. C4.5 ermöglicht mehrere Ergebnisse. Für komplexe Entscheidungsbäume hat C4.5 eine alternative Formel eingeführt, die aus einer Liste von Regeln besteht, in denen diese Regeln für jede Klasse zusammengefasst sind. Um den Fall zu klassifizieren, wird die erste Klasse, deren Bedingungen erfüllt sind, als die erste bezeichnet. Wenn der Fall keine Regel erfüllt, wird ihm eine Standardklasse zugewiesen. Die C4.5-Regelsätze werden aus dem anfänglichen Entscheidungsbaum gebildet. C4.5 verbessert die Skalierbarkeit durch Multithreading.

2. Der k-means Algorithmus

Dieser Algorithmus ist eine einfache Methode zum Partitionieren eines bestimmten Datensatzes in die vom Benutzer angegebene Anzahl von Clustern. Dieser Algorithmus arbeitet mit d-dimensionalen Vektoren, D = (xi | i = 1, … N) wobei i der Datenpunkt ist. Um diese Ausgangsdaten zu erhalten, müssen die Daten nach dem Zufallsprinzip abgetastet werden. Dies ist die Lösung für das Clustering einer kleinen Teilmenge von Daten, dem globalen Mittelwert der k-fachen Daten. Dieser Algorithmus kann mit einem anderen Algorithmus kombiniert werden, um nicht konvexe Cluster zu beschreiben. Es werden k Gruppen aus der gegebenen Menge von Objekten erstellt. Es untersucht den gesamten Datensatz mit seiner Clusteranalyse. Es ist einfach und schneller als andere Algorithmen, wenn es mit anderen Algorithmen verwendet wird. Dieser Algorithmus wird meist als halbüberwacht klassifiziert. Zusammen mit der Angabe der Anzahl der Cluster lernt es auch ohne Informationen weiter. Es beobachtet den Cluster und lernt.

3. Naive-Bayes-Algorithmus

Dieser Algorithmus basiert auf dem Bayes-Theorem. Dieser Algorithmus wird hauptsächlich verwendet, wenn die Dimensionalität der Eingaben hoch ist. Dieser Klassifikator kann leicht die nächstmögliche Ausgabe berechnen. Neue Rohdaten können zur Laufzeit hinzugefügt werden und bieten einen besseren Wahrscheinlichkeitsklassifikator. Jede Klasse hat eine bekannte Menge von Vektoren, die darauf abzielen, eine Regel zu erstellen, mit der die Objekte künftig Klassen zugeordnet werden können. Die Vektoren von Variablen beschreiben die zukünftigen Objekte. Dies ist einer der einfachsten Algorithmen, da er einfach zu konstruieren ist und keine komplizierten Parameterschätzungsschemata enthält. Es kann auch problemlos auf große Datenmengen angewendet werden. Es sind keine komplizierten iterativen Parameterschätzungsschemata erforderlich, und daher können Benutzer, die nicht qualifiziert sind, verstehen, warum die Klassifizierungen vorgenommen werden.

4. Support Vector Machines Algorithmus

Wenn ein Benutzer robuste und genaue Methoden wünscht, muss der Support Vector-Algorithmus ausprobiert werden. SVMs werden hauptsächlich zum Lernen von Klassifikations-, Regressions- oder Rangfolgenfunktionen verwendet. Es basiert auf struktureller Risikominimierung und statistischer Lerntheorie. Die Entscheidungsgrenzen müssen identifiziert werden, die als Hyperebene bekannt sind. Es hilft bei der optimalen Klassentrennung. Die Hauptaufgabe von SVM besteht darin, die Maximierung der Spanne zwischen zwei Klassen zu ermitteln. Der Rand ist definiert als der Abstand zwischen zwei Klassen. Eine Hyperebenenfunktion ist wie eine Gleichung für die Linie, y = MX + b. SVM kann erweitert werden, um auch numerische Berechnungen durchzuführen. SVM nutzt den Kernel, damit er in höheren Dimensionen gut funktioniert. Dies ist ein überwachter Algorithmus, und der Datensatz wird verwendet, um SVM zunächst über alle Klassen zu informieren. Sobald dies erledigt ist, kann SVM diese neuen Daten klassifizieren.

5. Der Apriori-Algorithmus

Um die häufigen Artikelmengen aus einem Transaktionsdatensatz zu finden und Zuordnungsregeln abzuleiten, wird häufig der Apriori-Algorithmus verwendet. Das Auffinden häufiger Objektgruppen ist aufgrund der kombinatorischen Explosion nicht schwierig. Sobald wir die häufigen Itemsets erhalten haben, ist es klar, Zuordnungsregeln für ein größeres oder gleiches angegebenes Mindestvertrauen zu generieren. Apriori ist ein Algorithmus, der das Auffinden häufiger Datensätze mithilfe der Kandidatengenerierung unterstützt. Es wird davon ausgegangen, dass die Objektgruppe oder die vorhandenen Objekte in lexikografischer Reihenfolge sortiert sind. Nach der Einführung von Apriori Data Mining wurde die Forschung gezielt vorangetrieben. Es ist einfach und leicht zu implementieren. Der grundlegende Ansatz dieses Algorithmus ist wie folgt:

  • Join : Die gesamte Datenbank wird für die häufigen 1-Item-Sets verwendet.
  • Beschneiden : Dieses Item-Set muss die Unterstützung und das Selbstvertrauen erfüllen, um für die 2 Item-Sets in die nächste Runde zu gelangen.
  • Wiederholen : Bis die vordefinierte Größe nicht erreicht ist, wird dies für jede Itemset-Ebene wiederholt.

Fazit

Da die fünf Algorithmen im Vordergrund stehen, gibt es auch andere, die beim Mining von Daten und beim Lernen helfen. Es integriert verschiedene Techniken wie maschinelles Lernen, Statistik, Mustererkennung, künstliche Intelligenz und Datenbanksysteme. All dies hilft bei der Analyse großer Datenmengen und bei der Durchführung verschiedener Datenanalyseaufgaben. Daher sind sie die nützlichsten und zuverlässigsten Analysealgorithmen.

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Dies war ein Leitfaden für Data Mining-Algorithmen. Hier haben wir die grundlegenden Konzepte und Top-Data-Mining-Algorithmen besprochen. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren.

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