Os 10 algoritmos de mineração de dados mais comuns que você deve conhecer

A mineração de dados é o processo de encontrar padrões e repetições em grandes conjuntos de dados e é um campo da ciência da computação. Técnicas e algoritmos de mineração de dados estão sendo amplamente utilizados em Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Existem muitos algoritmos, mas vamos discutir os 10 principais na lista de algoritmos de mineração de dados.

Os 10 principais algoritmos de mineração de dados

1. Algoritmo C4.5

C4.5 é um dos principais algoritmos de mineração de dados e foi desenvolvido por Ross Quinlan. C4.5 é usado para gerar um classificador na forma de uma árvore de decisão a partir de um conjunto de dados que já foi classificado. Classificador aqui se refere a uma ferramenta de mineração de dados que pega dados que precisamos classificar e tenta prever a classe de novos dados.

Cada ponto de dados terá seus próprios atributos. A árvore de decisão criada pelo C4.5 coloca uma questão sobre o valor de um atributo e dependendo desses valores, os novos dados são classificados. O conjunto de dados de treinamento é rotulado com lasses, tornando o C4.5 um algoritmo de aprendizado supervisionado. As árvores de decisão são sempre fáceis de interpretar e explicar, tornando o C4.5 rápido e popular em comparação com outros algoritmos de mineração de dados.

2. Algoritmo K-média

Um dos algoritmos de agrupamento mais comuns, o k-means funciona criando um número k de grupos a partir de um conjunto de objetos com base na semelhança entre os objetos. Pode não ser garantido que os membros do grupo sejam exatamente semelhantes, mas os membros do grupo serão mais semelhantes em comparação com os não membros do grupo. De acordo com as implementações padrão, o k-means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, pois aprende o cluster sozinho, sem nenhuma informação externa.

3. Suporte a Máquinas de Vetor

Em termos de tarefas, o Support vector machine (SVM) funciona de forma semelhante ao algoritmo C4.5, exceto que o SVM não usa nenhuma árvore de decisão. O SVM aprende os conjuntos de dados e define um hiperplano para classificar os dados em duas classes. Um hiperplano é uma equação para uma linha que se parece com “ y = mx + b”. O SVM exagera para projetar seus dados em dimensões mais altas. Uma vez projetado, o SVM definiu o melhor hiperplano para separar os dados nas duas classes.

4. Algoritmo A priori

O algoritmo a priori funciona aprendendo regras de associação. As regras de associação são uma técnica de mineração de dados usada para aprender correlações entre variáveis ​​em um banco de dados. Uma vez que as regras de associação são aprendidas, elas são aplicadas a um banco de dados contendo um grande número de transações. O algoritmo a priori é usado para descobrir padrões interessantes e relacionamentos mútuos e, portanto, é tratado como uma abordagem de aprendizado não supervisionado. Embora o algoritmo seja altamente eficiente, ele consome muita memória, utiliza muito espaço em disco e leva muito tempo.

5. Algoritmo de Maximização de Expectativas

Expectation-Maximization (EM) é usado como um algoritmo de agrupamento, assim como o algoritmo k-means para descoberta de conhecimento. O algoritmo EM trabalha em iterações para otimizar as chances de ver os dados observados. Em seguida, estima os parâmetros do modelo estatístico com variáveis ​​não observadas, gerando assim alguns dados observados. O algoritmo de maximização de expectativa (EM) é novamente um aprendizado não supervisionado, pois o estamos usando sem fornecer nenhuma informação de classe rotulada

6. Algoritmo PageRank

O PageRank é comumente usado por mecanismos de pesquisa como o Google. É um algoritmo de análise de link que determina a importância relativa de um objeto vinculado dentro de uma rede de objetos. A análise de link é um tipo de análise de rede que explora as associações entre objetos. A pesquisa do Google usa esse algoritmo para entender os backlinks entre as páginas da web.

É um dos métodos que o Google usa para determinar a importância relativa de uma página da web e classificá-la mais alto no mecanismo de pesquisa do Google. A marca registrada PageRank é propriedade do Google e o algoritmo PageRank é patenteado pela Stanford University. O PageRank é tratado como uma abordagem de aprendizado não supervisionado, pois determina a importância relativa apenas considerando os links e não requer outras entradas.

7. Algoritmo Adaboost

AdaBoost é um algoritmo de reforço usado para construir um classificador. Um classificador é uma ferramenta de mineração de dados que obtém dados e prevê a classe dos dados com base nas entradas. O algoritmo de reforço é um algoritmo de aprendizado conjunto que executa vários algoritmos de aprendizado e os combina.

Os algoritmos de reforço pegam um grupo de alunos fracos e os combinam para formar um único aluno forte. Um aluno fraco classifica os dados com menos precisão. O melhor exemplo de um algoritmo fraco é o algoritmo de toco de decisão, que é basicamente uma árvore de decisão de um passo. O Adaboost é um aprendizado supervisionado perfeito, pois funciona em iterações e, em cada iteração, treina os alunos mais fracos com o conjunto de dados rotulado. Adaboost é um algoritmo simples e bastante simples de implementar.

Depois que o usuário especifica o número de rodadas, cada iteração sucessiva do AdaBoost redefine os pesos para cada um dos melhores alunos. Isso torna o Adaboost uma maneira super elegante de ajustar automaticamente um classificador. O Adaboost é flexível, versátil e elegante, pois pode incorporar a maioria dos algoritmos de aprendizado e receber uma grande variedade de dados.

Leia: Exemplos mais comuns de mineração de dados

8. Algoritmo kNN

O kNN é um algoritmo de aprendizado preguiçoso usado como algoritmo de classificação. Um aprendiz preguiçoso não fará muita coisa durante o processo de treinamento, exceto armazenar os dados de treinamento. Os alunos preguiçosos começam a classificar apenas quando novos dados não rotulados são fornecidos como entrada. C4.5, SVN e Adaboost, por outro lado, são aprendizes ansiosos que começam a construir o modelo de classificação durante o próprio treinamento. Como o kNN recebe um conjunto de dados de treinamento rotulado, ele é tratado como um algoritmo de aprendizado supervisionado.

9. Algoritmo Naive Bayes

Naive Bayes não é um algoritmo único, embora possa ser visto funcionando eficientemente como um algoritmo único. Naive Bayes é um monte de algoritmos de classificação juntos. A suposição usada pela família de algoritmos é que cada característica dos dados classificados é independente de todas as outras características que são fornecidas na classe. Naive Bayes é fornecido com um conjunto de dados de treinamento rotulado para construir as tabelas. Portanto, é tratado como um algoritmo de aprendizado supervisionado.

10. Algoritmo CART

CART significa árvores de classificação e regressão. É um algoritmo de aprendizado de árvore de decisão que fornece árvores de regressão ou classificação como saída. No CART, os nós da árvore de decisão terão precisamente 2 ramos. Assim como o C4.5, o CART também é um classificador. O modelo de árvore de regressão ou classificação é construído usando o conjunto de dados de treinamento rotulado fornecido pelo usuário. Por isso, é tratado como uma técnica de aprendizado supervisionado

Conclusão

Então, aqui estão os 10 principais dados da lista de algoritmos de mineração de dados. Esperamos que este artigo tenha lançado alguma luz sobre a base desses algoritmos.

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