Die 10 häufigsten Data-Mining-Algorithmen, die Sie kennen sollten

Data Mining ist der Prozess des Auffindens von Mustern und Wiederholungen in großen Datensätzen und ist ein Gebiet der Informatik. Data-Mining-Techniken und -Algorithmen werden in großem Umfang in der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft eingesetzt. Es gibt viele Algorithmen, aber lassen Sie uns die Top 10 in der Liste der Data-Mining-Algorithmen diskutieren.

Top 10 Data-Mining-Algorithmen

1. C4.5-Algorithmus

C4.5 ist einer der besten Data-Mining-Algorithmen und wurde von Ross Quinlan entwickelt. Mit C4.5 wird aus einer bereits klassifizierten Datenmenge ein Klassifikator in Form eines Entscheidungsbaums generiert. Classifier bezieht sich hier auf ein Data-Mining-Tool, das Daten nimmt, die wir klassifizieren müssen, und versucht, die Klasse neuer Daten vorherzusagen.

Jeder Datenpunkt hat seine eigenen Attribute. Der von C4.5 erstellte Entscheidungsbaum stellt eine Frage nach dem Wert eines Attributs und abhängig von diesen Werten werden die neuen Daten klassifiziert. Der Trainingsdatensatz ist mit Klassen gekennzeichnet, was C4.5 zu einem überwachten Lernalgorithmus macht. Entscheidungsbäume sind immer leicht zu interpretieren und zu erklären, was C4.5 im Vergleich zu anderen Data-Mining-Algorithmen schnell und beliebt macht.

2. K-Mean-Algorithmus

k-means, einer der gebräuchlichsten Clustering-Algorithmen, funktioniert, indem es eine k Anzahl von Gruppen aus einer Menge von Objekten basierend auf der Ähnlichkeit zwischen Objekten erstellt. Es kann nicht garantiert werden, dass Gruppenmitglieder genau gleich sind, aber Gruppenmitglieder werden sich im Vergleich zu Nicht-Gruppenmitgliedern ähnlicher sein. Gemäß Standardimplementierungen ist k-means ein unüberwachter Lernalgorithmus, da er den Cluster selbst ohne externe Informationen lernt.

3. Unterstützung von Vektormaschinen

In Bezug auf Aufgaben funktioniert Support Vector Machine (SVM) ähnlich wie der C4.5-Algorithmus, außer dass SVM überhaupt keine Entscheidungsbäume verwendet. SVM lernt die Datensätze und definiert eine Hyperebene, um Daten in zwei Klassen zu klassifizieren. Eine Hyperebene ist eine Gleichung für eine Gerade, die ungefähr so ​​aussieht wie „ y = mx + b“. SVM übertreibt, um Ihre Daten in höhere Dimensionen zu projizieren. Nach der Projektion definierte SVM die beste Hyperebene, um die Daten in die beiden Klassen zu trennen.

4. Apriori-Algorithmus

Der Apriori-Algorithmus funktioniert, indem er Assoziationsregeln lernt. Assoziationsregeln sind eine Data-Mining-Technik, die zum Lernen von Korrelationen zwischen Variablen in einer Datenbank verwendet wird. Sobald die Zuordnungsregeln gelernt sind, werden sie auf eine Datenbank angewendet, die eine große Anzahl von Transaktionen enthält. Der Apriori-Algorithmus wird verwendet, um interessante Muster und gegenseitige Beziehungen zu entdecken, und wird daher als unüberwachter Lernansatz behandelt. Obwohl der Algorithmus sehr effizient ist, verbraucht er viel Speicher, belegt viel Speicherplatz und nimmt viel Zeit in Anspruch.

5. Erwartungsmaximierungsalgorithmus

Erwartungsmaximierung (EM) wird als Clustering-Algorithmus verwendet, genau wie der k-Means-Algorithmus zur Wissensentdeckung. Der EM-Algorithmus arbeitet in Iterationen, um die Chancen zu optimieren, beobachtete Daten zu sehen. Als nächstes schätzt es die Parameter des statistischen Modells mit unbeobachteten Variablen, wodurch einige beobachtete Daten generiert werden. Der Erwartungsmaximierungsalgorithmus (EM) ist wieder unüberwachtes Lernen, da wir ihn verwenden, ohne gekennzeichnete Klasseninformationen bereitzustellen

6. PageRank-Algorithmus

PageRank wird häufig von Suchmaschinen wie Google verwendet. Es ist ein Link-Analyse-Algorithmus, der die relative Wichtigkeit eines Objekts bestimmt, das innerhalb eines Netzwerks von Objekten verlinkt ist. Die Verbindungsanalyse ist eine Art der Netzwerkanalyse, die die Verbindungen zwischen Objekten untersucht. Die Google-Suche verwendet diesen Algorithmus, indem sie die Backlinks zwischen Webseiten versteht.

Es ist eine der Methoden, die Google verwendet, um die relative Wichtigkeit einer Webseite zu bestimmen und sie in der Google-Suchmaschine höher einzustufen. Die Marke PageRank ist Eigentum von Google und der PageRank-Algorithmus ist von der Stanford University patentiert. PageRank wird als unüberwachter Lernansatz behandelt, da er die relative Wichtigkeit nur durch Berücksichtigung der Links bestimmt und keine weiteren Eingaben erfordert.

7. Adaboost-Algorithmus

AdaBoost ist ein Boosting-Algorithmus, der zum Erstellen eines Klassifikators verwendet wird. Ein Klassifikator ist ein Data-Mining-Tool, das anhand von Eingaben die Klasse der Daten vorhersagt. Der Boosting-Algorithmus ist ein Ensemble-Lernalgorithmus, der mehrere Lernalgorithmen ausführt und kombiniert.

Boosting-Algorithmen nehmen eine Gruppe schwacher Lerner und kombinieren sie zu einem einzigen starken Lerner. Ein schwacher Lerner klassifiziert Daten mit weniger Genauigkeit. Das beste Beispiel für einen schwachen Algorithmus ist der Entscheidungsstumpf-Algorithmus, der im Grunde ein einstufiger Entscheidungsbaum ist. Adaboost ist perfekt überwachtes Lernen, da es in Iterationen funktioniert und in jeder Iteration die schwächeren Lernenden mit dem gekennzeichneten Datensatz trainiert. Adaboost ist ein einfacher und ziemlich direkt zu implementierender Algorithmus.

Nachdem der Benutzer die Anzahl der Runden angegeben hat, definiert jede nachfolgende AdaBoost-Iteration die Gewichtungen für jeden der besten Lernenden neu. Dies macht Adaboost zu einer super eleganten Möglichkeit, einen Klassifikator automatisch abzustimmen. Adaboost ist flexibel, vielseitig und elegant, da es die meisten Lernalgorithmen integrieren und eine Vielzahl von Daten verarbeiten kann.

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8. kNN-Algorithmus

kNN ist ein Lazy-Learning-Algorithmus, der als Klassifizierungsalgorithmus verwendet wird. Ein fauler Lerner wird während des Trainingsprozesses nicht viel tun, außer die Trainingsdaten zu speichern. Faule Lernende beginnen erst dann mit der Klassifizierung, wenn neue unbeschriftete Daten als Input gegeben werden. C4.5, SVN und Adaboost hingegen sind eifrige Lernende, die während des Trainings selbst mit dem Aufbau des Klassifizierungsmodells beginnen. Da kNN einen gekennzeichneten Trainingsdatensatz erhält, wird es als überwachter Lernalgorithmus behandelt.

9. Naive-Bayes-Algorithmus

Naive Bayes ist kein einzelner Algorithmus, obwohl er als einzelner Algorithmus effizient funktioniert. Naive Bayes ist eine Reihe von Klassifikationsalgorithmen, die zusammengestellt wurden. Die von der Familie der Algorithmen verwendete Annahme ist, dass jedes Merkmal der zu klassifizierenden Daten unabhängig von allen anderen Merkmalen ist, die in der Klasse angegeben sind. Naive Bayes wird mit einem beschrifteten Trainingsdatensatz zum Erstellen der Tabellen bereitgestellt. Es wird also als überwachter Lernalgorithmus behandelt.

10. CART-Algorithmus

CART steht für Klassifikations- und Regressionsbäume. Es ist ein Entscheidungsbaum-Lernalgorithmus, der entweder Regressions- oder Klassifikationsbäume als Ausgabe liefert. In CART haben die Entscheidungsbaumknoten genau 2 Zweige. Genau wie C4.5 ist auch CART ein Klassifikator. Das Regressions- oder Klassifikationsbaummodell wird unter Verwendung eines gekennzeichneten Trainingsdatensatzes konstruiert, der vom Benutzer bereitgestellt wird. Daher wird es als überwachte Lerntechnik behandelt

Fazit

Hier sind also die Top-10-Daten aus der Liste der Data-Mining-Algorithmen. Wir hoffen, dass dieser Artikel anhand dieser Algorithmen etwas Licht ins Dunkel gebracht hat.

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