Что такое алгоритм интеллектуального анализа данных?
Алгоритм интеллектуального анализа данных - это набор аналитических и аналитических алгоритмов, которые помогают в создании модели для данных. Чтобы получить конкретную модель, алгоритм должен сначала проанализировать предоставленные вами данные, которые могут найти конкретные типы моделей или трендов. Результатом этого алгоритма является анализ различных итераций, которые могут помочь в поиске оптимальных параметров для правильной модели интеллектуального анализа данных. Эти наборы параметров могут быть применены ко всему набору данных, и они помогают в извлечении действующих шаблонов и получении подробной статистики данных.
Лучшие алгоритмы интеллектуального анализа данных
Давайте посмотрим на основные алгоритмы интеллектуального анализа данных:
1. Алгоритм C4.5
Существуют конструкции, которые используются классификаторами, которые являются инструментами для анализа данных. Эти системы получают данные из набора случаев, когда каждый случай принадлежит одному из небольшого числа классов и описывается его значениями для фиксированного набора атрибутов. Выходной классификатор может точно предсказать класс, к которому он принадлежит. Он использует деревья решений, где первое начальное дерево получается с использованием алгоритма «разделяй и властвуй».
Предположим, что S - это класс, а дерево - это лист, помеченный как наиболее часто встречающийся в S. Разделы соответствуют подмножествам S1, S2 и т. Д., Которые являются результатами для каждого случая. C4.5 позволяет получить несколько результатов. В случае сложных деревьев решений C4.5 ввел альтернативную формулу, которая состоит из списка правил, где эти правила сгруппированы для каждого класса. Для классификации случая первый класс, условия которого выполняются, называется первым. Если ни одно из правил не удовлетворено регистром, ему назначается класс по умолчанию. Наборы правил C4.5 формируются из исходного дерева решений. C4.5 повышает масштабируемость благодаря многопоточности.
2. Алгоритм k-средних
Этот алгоритм представляет собой простой метод разделения заданного набора данных на указанное пользователем количество кластеров. Этот алгоритм работает на d-мерных векторах, D = (xi | i = 1, … N) где i - точка данных. Чтобы получить эти начальные начальные данные, данные должны быть выбраны случайным образом. Это устанавливает решение кластеризации небольшого подмножества данных, глобального значения данных k раз. Этот алгоритм может быть соединен с другим алгоритмом для описания невыпуклых кластеров. Создает k групп из заданного набора объектов. Он исследует весь набор данных с помощью кластерного анализа. Это просто и быстрее, чем другие алгоритмы, когда используется с другими алгоритмами. Этот алгоритм в основном классифицируется как полуконтролируемый. Наряду с указанием количества кластеров, он также продолжает обучение без какой-либо информации. Он наблюдает за кластером и учится.
3. Наивный байесовский алгоритм
Этот алгоритм основан на теореме Байеса. Этот алгоритм в основном используется, когда размерность входов высока. Этот классификатор может легко рассчитать следующий возможный результат. Новые необработанные данные могут быть добавлены во время выполнения, и это обеспечивает лучший вероятностный классификатор. Каждый класс имеет известный набор векторов, которые направлены на создание правила, которое позволяет объектам быть назначенными классам в будущем. Векторы переменных описывают будущие объекты. Это один из самых простых алгоритмов, так как он прост в построении и не имеет сложных схем оценки параметров. Это может быть легко применено к огромным наборам данных. Он не нуждается в каких-либо сложных итеративных схемах оценки параметров, и, следовательно, неквалифицированные пользователи могут понять, почему сделаны классификации.
4. Алгоритм опорных векторов
Если пользователю требуются надежные и точные методы, необходимо попробовать алгоритм машин опорных векторов. SVM в основном используются для обучения классификации, регрессии или ранжирования. Он формируется на основе структурной минимизации рисков и теории статистического обучения. Должны быть определены границы решения, которые известны как гиперплоскость. Это помогает в оптимальном разделении классов. Основная задача SVM - определить максимальную разницу между двумя классами. Маржа определяется как количество пространства между двумя классами. Функция гиперплоскости подобна уравнению для прямой, y = MX + b. SVM может быть расширен для выполнения численных расчетов. SVM использует ядро, чтобы оно работало хорошо в более высоких измерениях. Это контролируемый алгоритм, и набор данных используется, чтобы сначала сообщить SVM обо всех классах. Как только это будет сделано, SVM сможет классифицировать эти новые данные.
5. Априорный алгоритм
Чтобы найти частые наборы элементов из набора данных транзакций и вывести правила ассоциации, широко используется алгоритм Apriori. Найти частые наборы предметов несложно из-за комбинаторного взрыва. После того, как мы получим частые наборы элементов, становится понятным генерировать правила ассоциации для большей или равной указанной минимальной достоверности. Apriori - это алгоритм, который помогает находить часто встречающиеся наборы данных, используя генерацию кандидатов. Предполагается, что набор элементов или имеющиеся элементы отсортированы в лексикографическом порядке. После введения Apriori исследования данных были специально расширены. Это просто и легко реализовать. Основной подход этого алгоритма следующий:
- Присоединение : вся база данных используется для набора 1 элементов.
- Чернослив : этот набор предметов должен удовлетворять поддержке и уверенности, чтобы перейти к следующему раунду для 2 наборов предметов.
- Повторять : до тех пор, пока предварительно определенный размер не будет достигнут, до тех пор, пока это не будет повторяться для каждого уровня набора элементов.
Вывод
С пятью алгоритмами, используемыми на видном месте, есть и другие, которые помогают в добыче данных, а также изучают. Он объединяет различные методы, включая машинное обучение, статистику, распознавание образов, искусственный интеллект и системы баз данных. Все это помогает анализировать большие наборы данных и выполнять различные задачи анализа данных. Следовательно, они являются наиболее полезными и надежными алгоритмами аналитики.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по алгоритмам интеллектуального анализа данных. Здесь мы обсудили основные понятия и лучшие алгоритмы интеллектуального анализа данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше-
- Что такое тестирование программного обеспечения?
- Алгоритм дерева решений
- Что такое Generics в Java?
- Архитектура интеллектуального анализа данных
- Приложения Data Mining
- Примеры и как работают дженерики в C #
- Модели в интеллектуальном анализе данных с преимуществами