10 najpopularniejszych algorytmów eksploracji danych, które powinieneś znać

Eksploracja danych to proces wyszukiwania wzorców i powtórzeń w dużych zbiorach danych i jest dziedziną informatyki. Techniki i algorytmy eksploracji danych są szeroko stosowane w sztucznej inteligencji i nauce o danych. Istnieje wiele algorytmów, ale omówmy 10 najlepszych algorytmów eksploracji danych.

10 najlepszych algorytmów eksploracji danych

1. C4.5 Algorytm

C4.5 jest jednym z najlepszych algorytmów eksploracji danych i został opracowany przez Rossa Quinlana. C4.5 służy do generowania klasyfikatora w postaci drzewa decyzyjnego ze zbioru danych, które zostały już sklasyfikowane. Klasyfikator w tym przypadku odnosi się do narzędzia do eksploracji danych, które pobiera dane, które musimy sklasyfikować i próbuje przewidzieć klasę nowych danych.

Każdy punkt danych będzie miał swoje własne atrybuty. Drzewo decyzyjne stworzone przez C4.5 stawia pytanie o wartość atrybutu i w zależności od tych wartości nowe dane są klasyfikowane. Zbiór danych treningowych jest oznaczony lassami, dzięki czemu C4.5 jest algorytmem uczenia nadzorowanego. Drzewa decyzyjne są zawsze łatwe do interpretacji i wyjaśnienia, dzięki czemu C4.5 jest szybki i popularny w porównaniu z innymi algorytmami eksploracji danych.

2. Algorytm K-średniej

Jeden z najczęstszych algorytmów klastrowania, k-średnie, działa poprzez tworzenie k liczby grup z zestawu obiektów na podstawie podobieństwa między obiektami. Nie można zagwarantować, że członkowie grupy będą dokładnie podobni, ale członkowie grupy będą bardziej podobni w porównaniu z członkami spoza grupy. Zgodnie ze standardowymi implementacjami k-średnie to nienadzorowany algorytm uczenia się, ponieważ sam uczy się klastra bez żadnych informacji zewnętrznych.

3. Wsparcie maszyn wektorowych

Jeśli chodzi o zadania, maszyna wektorów wsparcia (SVM) działa podobnie do algorytmu C4.5, z wyjątkiem tego, że SVM w ogóle nie używa żadnych drzew decyzyjnych. SVM uczy się zbiorów danych i definiuje hiperpłaszczyznę do klasyfikowania danych na dwie klasy. Hiperpłaszczyzna to równanie linii, która wygląda mniej więcej tak: „ y = mx + b”. SVM przesadza, aby wyświetlać dane w wyższych wymiarach. Po zaplanowaniu, SVM zdefiniował najlepszą hiperpłaszczyznę do rozdzielenia danych na dwie klasy.

4. Algorytm Apriori

Algorytm Apriori działa na zasadzie uczenia się reguł asocjacyjnych. Reguły asocjacji to technika eksploracji danych używana do uczenia się korelacji między zmiennymi w bazie danych. Po nauczeniu się reguł asocjacji jest ona stosowana do bazy danych zawierającej dużą liczbę transakcji. Algorytm Apriori służy do odkrywania interesujących wzorców i wzajemnych relacji, dlatego jest traktowany jako nienadzorowane podejście do nauki. Chociaż algorytm jest bardzo wydajny, zużywa dużo pamięci, zajmuje dużo miejsca na dysku i zajmuje dużo czasu.

5. Algorytm maksymalizacji oczekiwań

Expectation-Maximization (EM) jest używany jako algorytm grupowania, podobnie jak algorytm k-średnich do odkrywania wiedzy. Algorytm EM działa w iteracjach, aby zoptymalizować szanse zobaczenia obserwowanych danych. Następnie estymuje parametry modelu statystycznego z nieobserwowanymi zmiennymi, generując w ten sposób pewne obserwowane dane. Algorytm maksymalizacji oczekiwań (EM) to znowu nienadzorowane uczenie się, ponieważ używamy go bez podawania żadnych oznaczonych informacji o klasie

6. Algorytm PageRank

PageRank jest powszechnie używany przez wyszukiwarki takie jak Google. Jest to algorytm analizy połączeń, który określa względne znaczenie obiektu połączonego w sieci obiektów. Analiza połączeń to rodzaj analizy sieciowej, która bada powiązania między obiektami. Wyszukiwarka Google korzysta z tego algorytmu, rozumiejąc linki zwrotne między stronami internetowymi.

Jest to jedna z metod używanych przez Google do określania względnego znaczenia strony internetowej i umieszczania jej wyżej w wyszukiwarce Google. Znak towarowy PageRank jest własnością Google, a algorytm PageRank jest opatentowany przez Uniwersytet Stanforda. PageRank jest traktowany jako nienadzorowane podejście do nauki, ponieważ określa względne znaczenie tylko poprzez rozważenie linków i nie wymaga żadnych innych danych wejściowych.

7. Algorytm Adaboost

AdaBoost to algorytm wzmacniający używany do konstruowania klasyfikatora. Klasyfikator to narzędzie do eksploracji danych, które pobiera dane przewidujące klasę danych na podstawie danych wejściowych. Algorytm wzmacniający to algorytm uczenia zespołowego, który uruchamia wiele algorytmów uczenia się i łączy je.

Algorytmy wzmacniające biorą grupę słabych uczniów i łączą je, aby stworzyć jednego silnego ucznia. Słaby uczeń klasyfikuje dane z mniejszą dokładnością. Najlepszym przykładem słabego algorytmu jest algorytm decyzyjny, który jest w zasadzie jednoetapowym drzewem decyzyjnym. Adaboost to doskonałe uczenie nadzorowane, ponieważ działa w iteracjach i w każdej iteracji szkoli słabszych uczniów za pomocą oznaczonego zestawu danych. Adaboost to prosty i dość prosty algorytm do zaimplementowania.

Po określeniu przez użytkownika liczby rund, każda kolejna iteracja AdaBoost redefiniuje wagi dla każdego z najlepszych uczniów. To sprawia, że ​​Adaboost jest super eleganckim sposobem automatycznego dostrajania klasyfikatora. Adaboost jest elastyczny, wszechstronny i elegancki, ponieważ może zawierać większość algorytmów uczenia się i może przyjmować dużą różnorodność danych.

Przeczytaj: Najczęstsze przykłady eksploracji danych

8. Algorytm kNN

kNN to algorytm leniwego uczenia się używany jako algorytm klasyfikacji. Leniwy uczeń nie zrobi niczego podczas procesu szkoleniowego poza przechowywaniem danych treningowych. Leniwi uczniowie zaczynają klasyfikować dopiero wtedy, gdy jako dane wejściowe zostaną podane nowe, nieoznaczone dane. Z kolei C4.5, SVN i Adaboost to chętni do nauki uczniowie, którzy zaczynają budować model klasyfikacji podczas samego szkolenia. Ponieważ kNN otrzymuje oznaczony zestaw danych treningowych, jest on traktowany jako nadzorowany algorytm uczenia.

9. Naiwny algorytm Bayesa

Naive Bayes nie jest pojedynczym algorytmem, chociaż można go postrzegać jako działający wydajnie jako pojedynczy algorytm. Naive Bayes to zestaw algorytmów klasyfikacji. Założenie stosowane przez rodzinę algorytmów jest takie, że każda cecha klasyfikowanych danych jest niezależna od wszystkich innych cech podanych w klasie. Naive Bayes jest wyposażony w oznaczony zestaw danych treningowych do tworzenia tabel. Jest więc traktowany jako algorytm uczenia nadzorowanego.

10. Algorytm KOSZYKA

CART oznacza drzewa klasyfikacyjne i regresyjne. Jest to algorytm uczenia się drzewa decyzyjnego, który jako wynik podaje drzewa regresji lub klasyfikacyjne. W CART węzły drzewa decyzyjnego będą miały dokładnie 2 gałęzie. Podobnie jak C4.5, CART jest również klasyfikatorem. Model drzewa regresji lub klasyfikacji jest tworzony przy użyciu oznaczonego zestawu danych szkoleniowych dostarczonych przez użytkownika. Dlatego jest traktowana jako technika uczenia nadzorowanego

Wniosek

Oto 10 najlepszych danych z listy algorytmów eksploracji danych. Mamy nadzieję, że ten artykuł rzucił nieco światła na podstawie tych algorytmów.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Data Science, sprawdź IIIT-B i program PG Executive PG w Data Science, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów, aby podnosić swoje umiejętności bez wychodzenia z pracy. Kurs oferuje jeden na jednego z mentorami branżowymi, opcję Easy EMI, status absolwentów IIIT-B i wiele więcej. Sprawdź, aby dowiedzieć się więcej.