Какво е алгоритъм за обработка на данни?

Алгоритъмът за извличане на данни е набор от аналитични и аналитични алгоритми, които помагат при създаването на модел за данните. За да получи конкретен модел, алгоритъмът трябва първо да анализира предоставените от вас данни, които могат да намерят конкретни типове модели или тенденции. Резултатът от този алгоритъм е анализ на различни итерации, които могат да помогнат в намирането на оптимални параметри за правилен модел за извличане на данни. Тези набори от параметри могат да се прилагат в целия набор от данни и те помагат за извличане на изпълними модели и получаване на подробна статистика на данните.

Топ алгоритми за извличане на данни

Нека да разгледаме основните алгоритми за извличане на данни:

1. C4.5 Алгоритъм

Има конструкции, които се използват от класификатори, които са инструменти за извличане на данни. Тези системи вземат входни данни от колекция от случаи, когато всеки случай принадлежи към един от малкия брой класове и се описват от неговите стойности за фиксиран набор от атрибути. Класификаторът на изхода може точно да предвиди класа, към който принадлежи. Той използва дървета на решения, при които първото първоначално дърво се придобива чрез използване на алгоритъм за разделяне и завладяване.

Да предположим, че S е клас, а дървото е с етикет с най-често срещания клас в S. Изборът на тест, базиран на един атрибут с два или повече резултата, отколкото този тест да бъде използван като един клон за всеки резултат от теста. Дяловете съответстват на подмножества S1, S2 и т.н., които са резултати за всеки случай. C4.5 позволява множество резултати. В случай на сложни дървета на решения, C4.5 въведе алтернативна формула, която се състои от списък с правила, където тези правила са групирани за всеки клас. За класифициране на случая първият клас, чиито условия са изпълнени, е посочен като първи. Ако случаят не е удовлетворен от никое правило, тогава му се присвоява клас по подразбиране. Наборите от правила C4.5 са формирани от първоначалното дърво за решения. С4.5 увеличава мащабируемостта чрез многорежеща резба.

2. k-означава алгоритъм

Този алгоритъм е прост метод за разделяне на даден набор от данни в определения от потребителя брой на клъстери. Този алгоритъм работи върху двумерни вектори, D = (xi | i = 1, … N) където i е точката на данните. За да се получат тези първоначални данни, данните трябва да бъдат взети проби на случаен принцип. Това задава решението за групиране на малък подмножество от данни, глобалната средна стойност на данните k пъти. Този алгоритъм може да бъде сдвоен с друг алгоритъм за описание на не-изпъкнали клъстери. Той създава k групи от дадения набор от обекти. Той изследва целия набор от данни с клъстерния си анализ. Той е прост и по-бърз от другите алгоритми, когато се използва с други алгоритми. Този алгоритъм се класифицира най-вече като полуконтролиран. Наред с уточняване на броя на клъстерите, той продължава да учи без никаква информация. Наблюдава клъстера и се учи.

3. Алгоритъм на наивния Байес

Този алгоритъм се основава на теоремата на Байес. Този алгоритъм се използва главно, когато размерът на входовете е голям. Този класификатор може лесно да изчисли следващия възможен изход. Нови сурови данни могат да се добавят по време на изпълнение и това осигурява по-добър вероятностен класификатор. Всеки клас има известен набор от вектори, които имат за цел да създадат правило, което позволява на обектите да бъдат присвоени на класове в бъдеще. Векторите на променливите описват бъдещите обекти. Това е един от най-лесните алгоритми, тъй като е лесно да се конструира и няма сложни схеми за оценка на параметрите. Може лесно да се приложи и към огромни масиви от данни. Не се нуждаят от сложни схеми за оценка на итеративни параметри и по този начин потребителите, които са неквалифицирани, могат да разберат защо са направени класификациите.

4. Алгоритъм за поддържане на векторни машини

Ако потребителят иска стабилни и точни методи, тогава трябва да се опита алгоритъмът за поддръжка на векторни машини. SVM се използват главно за обучение за класификация, регресия или функция за класиране. Той се формира на базата на структурно минимизиране на риска и теория на статистическото обучение. Границите на решението трябва да бъдат идентифицирани, което е известно като хиперплан. Той помага за оптималното разделяне на класовете. Основната задача на SVM е да идентифицира максималния марж между два класа. Маржът се определя като количеството пространство между два класа. Функцията на хиперплана е като уравнение за линията, y = MX + b. SVM може да се разшири и за извършване на числени изчисления. SVM използва ядрото, така че да работи добре в по-високи размери. Това е контролиран алгоритъм и наборът от данни се използва за първо информиране на SVM за всички класове. След като това стане, SVM може да бъде в състояние да класифицира тези нови данни.

5. Алгоритъмът на Apriori

За да намерите често срещаните набори от елементи от набора от данни за транзакции и да извлечете правила за свързване, широко се използва алгоритъмът Apriori. Намирането на чести комплекти от артикули не е трудно поради комбинаторната му експлозия. След като получим честите набори от елементи, тогава е ясно да се генерират правила за асоцииране за по-голяма или равна определена минимална увереност. Apriori е алгоритъм, който помага при намирането на чести набори от данни чрез използване на генериране на кандидати. Предполага се, че комплектът елементи или присъстващите елементи са сортирани в лексикографски ред. След въвеждането на Apriori изследванията за извличане на данни са специално засилени. Той е лесен и лесен за изпълнение. Основният подход на този алгоритъм е както следва:

  • Присъединете се : Цялата база данни се използва за мотиките, често срещани комплекти от 1 елемент.
  • Сини сливи : Този комплект продукти трябва да удовлетворява подкрепата и увереността, за да преминете към следващия кръг за 2-те набора от елементи.
  • Повтаряне : Докато не бъде достигнат предварително зададеният размер, тогава това се повтаря за всяко ниво на набор от артикули.

заключение

С петте алгоритми, които се използват на видно място, има и други, които помагат в извличането на данни и също учат. Той интегрира различни техники, включително машинно обучение, статистика, разпознаване на модели, изкуствен интелект и системи за бази данни. Всички тези помагат при анализирането на големи масиви от данни и извършването на различни задачи за анализ на данни. Следователно те са най-полезните и надеждни алгоритми за анализи.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за алгоритми за обработка на данни. Тук обсъдихме основните концепции и топ алгоритмите за извличане на данни. Можете също да прегледате и другите ни предложени статии, за да научите повече-

  1. Какво е тестване на софтуер?
  2. Алгоритъм на дървото за решение
  3. Какво е Generics в Java?
  4. Архитектура на добив на данни
  5. Приложения на Data Mining
  6. Примери и как генериците работят в C #
  7. Модели в Data Mining с предимства

Категория:

Голяма информация