Los 10 algoritmos de minería de datos más comunes que debe conocer

La minería de datos es el proceso de encontrar patrones y repeticiones en grandes conjuntos de datos y es un campo de la informática. Las técnicas y algoritmos de minería de datos se utilizan ampliamente en inteligencia artificial y ciencia de datos. Hay muchos algoritmos, pero analicemos los 10 principales en la lista de algoritmos de minería de datos.

Los 10 mejores algoritmos de minería de datos

1. Algoritmo C4.5

C4.5 es uno de los principales algoritmos de minería de datos y fue desarrollado por Ross Quinlan. C4.5 se utiliza para generar un clasificador en forma de árbol de decisión a partir de un conjunto de datos que ya ha sido clasificado. Clasificador aquí se refiere a una herramienta de minería de datos que toma los datos que necesitamos clasificar e intenta predecir la clase de nuevos datos.

Cada punto de datos tendrá sus propios atributos. El árbol de decisión creado por C4.5 plantea una pregunta sobre el valor de un atributo y, en función de esos valores, se clasifican los nuevos datos. El conjunto de datos de entrenamiento está etiquetado con lasses, lo que convierte a C4.5 en un algoritmo de aprendizaje supervisado. Los árboles de decisión siempre son fáciles de interpretar y explicar, lo que hace que C4.5 sea rápido y popular en comparación con otros algoritmos de minería de datos.

2. Algoritmo de K-media

Uno de los algoritmos de agrupación en clústeres más comunes, k-means, funciona creando un número k de grupos a partir de un conjunto de objetos en función de la similitud entre los objetos. Es posible que no se garantice que los miembros del grupo sean exactamente similares, pero los miembros del grupo serán más similares en comparación con los miembros que no pertenecen al grupo. Según las implementaciones estándar, k-means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado, ya que aprende el clúster por sí solo sin ninguna información externa.

3. Máquinas de vectores de soporte

En términos de tareas, la máquina de vectores de soporte (SVM) funciona de manera similar al algoritmo C4.5, excepto que SVM no usa ningún árbol de decisión. SVM aprende los conjuntos de datos y define un hiperplano para clasificar los datos en dos clases. Un hiperplano es una ecuación para una línea que se parece a " y = mx + b". SVM exagera para proyectar sus datos a dimensiones más altas. Una vez proyectado, SVM definió el mejor hiperplano para separar los datos en las dos clases.

4. Algoritmo a priori

El algoritmo a priori funciona mediante el aprendizaje de reglas de asociación. Las reglas de asociación son una técnica de minería de datos que se utiliza para aprender correlaciones entre variables en una base de datos. Una vez que se aprenden las reglas de asociación, se aplican a una base de datos que contiene una gran cantidad de transacciones. El algoritmo a priori se usa para descubrir patrones interesantes y relaciones mutuas y, por lo tanto, se trata como un enfoque de aprendizaje no supervisado. Aunque el algoritmo es muy eficiente, consume mucha memoria, utiliza mucho espacio en disco y lleva mucho tiempo.

5. Algoritmo de maximización de expectativas

Expectation-Maximization (EM) se usa como un algoritmo de agrupación, al igual que el algoritmo k-means para el descubrimiento de conocimiento. El algoritmo EM funciona en iteraciones para optimizar las posibilidades de ver los datos observados. A continuación, estima los parámetros del modelo estadístico con variables no observadas, generando así algunos datos observados. El algoritmo Expectation-Maximization (EM) es nuevamente aprendizaje no supervisado ya que lo estamos usando sin proporcionar ninguna información de clase etiquetada

6. Algoritmo de PageRank

PageRank es comúnmente utilizado por motores de búsqueda como Google. Es un algoritmo de análisis de enlaces que determina la importancia relativa de un objeto enlazado dentro de una red de objetos. El análisis de enlaces es un tipo de análisis de red que explora las asociaciones entre objetos. La búsqueda de Google utiliza este algoritmo al comprender los vínculos de retroceso entre las páginas web.

Es uno de los métodos que usa Google para determinar la importancia relativa de una página web y clasificarla más alto en el motor de búsqueda de Google. La marca registrada PageRank es propiedad de Google y el algoritmo PageRank está patentado por la Universidad de Stanford. PageRank se trata como un enfoque de aprendizaje no supervisado, ya que determina la importancia relativa simplemente considerando los enlaces y no requiere ninguna otra entrada.

7. Algoritmo Adaboost

AdaBoost es un algoritmo de impulso utilizado para construir un clasificador. Un clasificador es una herramienta de minería de datos que toma datos y predice la clase de los datos en función de las entradas. El algoritmo de refuerzo es un algoritmo de aprendizaje conjunto que ejecuta múltiples algoritmos de aprendizaje y los combina.

Los algoritmos de refuerzo toman un grupo de alumnos débiles y los combinan para formar un solo alumno fuerte. Un alumno débil clasifica los datos con menos precisión. El mejor ejemplo de un algoritmo débil es el algoritmo tocón de decisión, que es básicamente un árbol de decisión de un solo paso. Adaboost es un aprendizaje supervisado perfecto, ya que funciona en iteraciones y, en cada iteración, entrena a los alumnos más débiles con el conjunto de datos etiquetado. Adaboost es un algoritmo simple y bastante sencillo de implementar.

Después de que el usuario especifica el número de rondas, cada iteración sucesiva de AdaBoost redefine los pesos para cada uno de los mejores alumnos. Esto hace que Adaboost sea una forma súper elegante de sintonizar automáticamente un clasificador. Adaboost es flexible, versátil y elegante, ya que puede incorporar la mayoría de los algoritmos de aprendizaje y puede aceptar una gran variedad de datos.

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8. Algoritmo kNN

kNN es un algoritmo de aprendizaje perezoso utilizado como algoritmo de clasificación. Un estudiante perezoso no hará mucho durante el proceso de capacitación, excepto almacenar los datos de capacitación. Los estudiantes perezosos comienzan a clasificar solo cuando se les da como entrada nuevos datos sin etiquetar. C4.5, SVN y Adaboost, por otro lado, son aprendices entusiastas que comienzan a construir el modelo de clasificación durante el entrenamiento mismo. Dado que kNN recibe un conjunto de datos de entrenamiento etiquetado, se trata como un algoritmo de aprendizaje supervisado.

9. Algoritmo bayesiano ingenuo

Naive Bayes no es un solo algoritmo, aunque se puede ver que funciona de manera eficiente como un solo algoritmo. Naive Bayes es un conjunto de algoritmos de clasificación juntos. La suposición utilizada por la familia de algoritmos es que cada característica de los datos que se clasifican es independiente de todas las demás características que se dan en la clase. Naive Bayes cuenta con un conjunto de datos de entrenamiento etiquetado para construir las tablas. Por lo tanto, se trata como un algoritmo de aprendizaje supervisado.

10. Algoritmo CARRITO

CART significa árboles de clasificación y regresión. Es un algoritmo de aprendizaje de árboles de decisión que proporciona árboles de clasificación o de regresión como resultado. En CART, los nodos del árbol de decisión tendrán precisamente 2 ramas. Al igual que C4.5, CART también es un clasificador. El modelo de árbol de regresión o clasificación se construye mediante el uso de conjuntos de datos de entrenamiento etiquetados proporcionados por el usuario. Por lo tanto, se trata como una técnica de aprendizaje supervisado.

Conclusión

Así que aquí están los 10 datos principales de la lista de algoritmos de minería de datos. Esperamos que este artículo haya arrojado algo de luz sobre la base de estos algoritmos.

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