Ce este algoritmul de extragere a datelor?
Un algoritm de extragere a datelor este un set de algoritmi de examinare și analiză care ajută la crearea unui model pentru date. Pentru a obține un model concret, algoritmul trebuie să analizeze mai întâi datele pe care le furnizați, care pot fi găsirea unor tipuri specifice de modele sau tendințe. Rezultatul acestui algoritm este o analiză a diferitelor iterații care pot ajuta la găsirea parametrilor optimi pentru un model adecvat de extragere a datelor. Aceste seturi de parametri pot fi aplicate pe întregul set de date și ajută la extragerea tiparelor acționabile și la obținerea unei statistici detaliate a datelor.
Algoritmi de minerit de date de top
Să aruncăm o privire la topul algoritmilor de extragere a datelor:
1. C4.5 Algoritm
Există construcții care sunt utilizate de clasificatori care sunt instrumente pentru extragerea datelor. Aceste sisteme preiau intrări dintr-o colecție de cazuri în care fiecare caz aparține unuia dintre numerele mici de clase și sunt descrise prin valorile sale pentru un set fix de atribute. Clasificatorul de ieșire poate prezice cu exactitate clasa din care face parte. Utilizează arbori de decizie în care primul arbore inițial este dobândit prin utilizarea unui algoritm de împărțire și cucerire.
Să presupunem că S este o clasă și arborele este etichetat cu frunza cu cea mai frecventă clasă din S. Alegerea unui test bazat pe un singur atribut cu două sau mai multe rezultate decât realizarea acestui test ca rădăcină o ramură pentru fiecare rezultat al testului poate fi utilizată. Partițiile corespund subseturilor S1, S2 etc. care sunt rezultate pentru fiecare caz în parte. C4.5 permite rezultate multiple. În cazul arborilor de decizie complexe, C4.5 a introdus o formulă alternativă, care constă dintr-o listă de reguli, în care aceste reguli sunt grupate pentru fiecare clasă. Pentru a clasifica cazul, prima clasă ale cărei condiții sunt îndeplinite este numită prima. Dacă nici o regulă nu este satisfăcută de caz, atunci i se atribuie o clasă implicită. Reglementările C4.5 sunt formate din arborele de decizie inițial. C4.5 îmbunătățește scalabilitatea prin multi-filetare.
2. Algoritmul k înseamnă
Acest algoritm este o metodă simplă de partiționare a unui set de date dat la numărul de clustere specificat de utilizator. Acest algoritm funcționează pe vectori dimensionali, D = (xi | i = 1, … N) unde i este punctul de date. Pentru a obține aceste semințe de date inițiale, datele trebuie să fie eșantionate la întâmplare. Aceasta stabilește soluția de aglomerare a unui mic subset de date, media globală a datelor k de ori. Acest algoritm poate fi asociat cu un alt algoritm pentru a descrie grupuri non-convexe. Creează grupuri k din setul de obiecte dat. Acesta explorează întregul set de date cu analiza sa de cluster. Este simplu și mai rapid decât alți algoritmi atunci când este utilizat cu alți algoritmi. Acest algoritm este în mare parte clasificat ca semi-supravegheat. Alături de specificarea numărului de clustere, acesta continuă să învețe fără nicio informație. Observă clusterul și învață.
3. Algoritmul Naive Bayes
Acest algoritm se bazează pe teorema lui Bayes. Acest algoritm este utilizat în principal atunci când dimensionalitatea intrărilor este mare. Acest clasificator poate calcula cu ușurință următoarea ieșire posibilă. Noi date brute pot fi adăugate în timpul rulării și oferă un clasificator probabilistic mai bun. Fiecare clasă are un set cunoscut de vectori care urmăresc crearea unei reguli care să permită obiectelor să fie atribuite în viitor clase. Vectorii variabilelor descriu obiectele viitoare. Acesta este unul dintre cei mai ușori algoritmi, deoarece este ușor de construit și nu are scheme complicate de estimare a parametrilor. Poate fi aplicat cu ușurință și la seturi de date uriașe. Nu are nevoie de scheme complicate de estimare a parametrilor iterativi și, prin urmare, utilizatorii necalificați pot înțelege de ce se fac clasificările.
4. Suport Algoritm pentru Mașini Vectoriale
Dacă un utilizator dorește metode solide și precise, atunci trebuie încercat algoritmul de mașini Vector Support. SVM-urile sunt utilizate în principal pentru învățarea funcției de clasificare, regresie sau clasare. Este format pe baza minimizării structurale a riscurilor și a teoriei învățării statistice. Trebuie identificate limitele decizionale, care este cunoscută sub numele de hiperplan. Ajută la separarea optimă a claselor. Sarcina principală a SVM este identificarea maximizării marjei dintre două clase. Marja este definită ca spațiul dintre două clase. O funcție de hiperplan este ca o ecuație pentru linie, y = MX + b. SVM poate fi extins pentru a efectua, de asemenea, calcule numerice. SVM folosește nucleul, astfel încât să funcționeze bine în dimensiuni mai mari. Acesta este un algoritm supravegheat și setul de date este folosit pentru a informa mai întâi SVM despre toate clasele. Odată făcut acest lucru, SVM poate fi capabil să clasifice aceste noi date.
5. Algoritmul Apriori
Pentru a găsi seturile de articole frecvente dintr-un set de date de tranzacții și deriva regulile de asociere, algoritmul Apriori este utilizat pe scară largă. A găsi frecvente seturi de articole nu este dificil din cauza exploziei sale combinatorii. Odată ce obținem seturile de articole frecvente, este clar să genereze reguli de asociere pentru o încredere minimă mai mare sau egală specificată. Apriori este un algoritm care ajută la găsirea unor seturi de date frecvente, utilizând generarea de candidați. Presupune că setul de articole sau elementele prezente sunt sortate în ordine lexicografică. După introducerea cercetării în domeniul mineritului de date Apriori a fost stimulat în mod special. Este simplu și ușor de implementat. Abordarea de bază a acestui algoritm este următoarea:
- Alăturați-vă : întreaga bază de date este utilizată pentru seturile de articole frecvente de tipul 1.
- Prune : acest set de articole trebuie să satisfacă suportul și încrederea pentru a trece la runda următoare pentru cele 2 seturi de articole.
- Repetare : până când nu este atinsă dimensiunea predefinită până atunci aceasta se repetă pentru fiecare nivel de set de elemente.
Concluzie
Cu cei cinci algoritmi care sunt folosiți în mod proeminent, există și alții care ajută la extragerea datelor și, de asemenea, învață. Integrează diferite tehnici, inclusiv învățare automată, statistici, recunoașterea modelelor, inteligență artificială și sisteme de baze de date. Toate acestea ajută la analizarea seturilor mari de date și efectuează diferite sarcini de analiză a datelor. De aici sunt cei mai utili și mai fiabili algoritmi de analiză.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru algoritmii de extragere a datelor. Aici am discutat conceptele de bază și algoritmii de top de extragere a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe-
- Ce este testarea software?
- Algoritmul arborelui decizional
- Ce este Generics în Java?
- Arhitectura Mineritului de Date
- Aplicații de extragere a datelor
- Exemple și mod de funcționare a genericilor în C #
- Modele în Data Mining cu Avantaje