Qu'est-ce que l'algorithme d'exploration de données?

Un algorithme d'exploration de données est un ensemble d'algorithmes d'examen et d'analyse qui aident à créer un modèle pour les données. Pour obtenir un modèle concret, l'algorithme doit d'abord analyser les données que vous fournissez, qui peuvent trouver des types spécifiques de modèles ou de tendances. Le résultat de cet algorithme est une analyse de différentes itérations qui peuvent aider à trouver des paramètres optimaux pour un modèle d'exploration de données approprié. Ces ensembles de paramètres peuvent être appliqués à l'ensemble de l'ensemble de données et ils aident à extraire les modèles exploitables et à obtenir une statistique détaillée des données.

Meilleurs algorithmes d'exploration de données

Jetons un coup d'œil aux meilleurs algorithmes d'exploration de données:

1. Algorithme C4.5

Il existe des constructions qui sont utilisées par les classificateurs qui sont des outils dans l'exploration de données. Ces systèmes prennent les entrées d'une collection de cas où chaque cas appartient à l'un des petits nombres de classes et sont décrits par ses valeurs pour un ensemble fixe d'attributs. Le classificateur de sortie peut prédire avec précision la classe à laquelle il appartient. Il utilise des arbres de décision où le premier arbre initial est acquis en utilisant un algorithme de division et de conquête.

Supposons que S soit une classe et que l'arborescence soit étiquetée en feuille avec la classe la plus fréquente de S.Choisir un test basé sur un seul attribut avec deux résultats ou plus que de faire de ce test en tant que racine une branche pour chaque résultat du test peut être utilisé. Les partitions correspondent aux sous-ensembles S1, S2, etc. qui sont des résultats pour chaque cas. C4.5 permet plusieurs résultats. Dans le cas d'arbres de décision complexes, C4.5 a introduit une formule alternative, qui consiste en une liste de règles, où ces règles sont regroupées pour chaque classe. Pour classer le cas, la première classe dont les conditions sont remplies est nommée comme la première. Si aucune règle n'est satisfaite par la casse, une classe par défaut lui est attribuée. Les ensembles de règles C4.5 sont formés à partir de l'arbre de décision initial. C4.5 améliore l'évolutivité par le multithread.

2. L'algorithme k-means

Cet algorithme est une méthode simple de partitionnement d'un ensemble de données donné en un nombre de clusters spécifié par l'utilisateur. Cet algorithme fonctionne sur des vecteurs de dimension d, D = (xi | i = 1, … N) où i est le point de données. Pour obtenir ces graines de données initiales, les données doivent être échantillonnées au hasard. Cela définit la solution de regroupement d'un petit sous-ensemble de données, la moyenne globale des données k fois. Cet algorithme peut être associé à un autre algorithme pour décrire les clusters non convexes. Il crée k groupes à partir de l'ensemble d'objets donné. Il explore l'ensemble des données avec son analyse de cluster. Il est simple et plus rapide que les autres algorithmes lorsqu'il est utilisé avec d'autres algorithmes. Cet algorithme est principalement classé comme semi-supervisé. En plus de spécifier le nombre de clusters, il continue également d'apprendre sans aucune information. Il observe le cluster et apprend.

3. Algorithme Naive Bayes

Cet algorithme est basé sur le théorème de Bayes. Cet algorithme est principalement utilisé lorsque la dimensionnalité des entrées est élevée. Ce classificateur peut facilement calculer la prochaine sortie possible. De nouvelles données brutes peuvent être ajoutées pendant l'exécution et elles fournissent un meilleur classificateur probabiliste. Chaque classe possède un ensemble connu de vecteurs qui visent à créer une règle qui permettra aux objets d'être assignés à des classes à l'avenir. Les vecteurs de variables décrivent les futurs objets. C'est l'un des algorithmes les plus simples car il est facile à construire et n'a pas de schémas d'estimation de paramètres compliqués. Il peut également être facilement appliqué à d'énormes ensembles de données. Il n'a pas besoin de schémas d'estimation de paramètres itératifs compliqués et, par conséquent, les utilisateurs non qualifiés peuvent comprendre pourquoi les classifications sont effectuées.

4. Algorithme de support des machines vectorielles

Si un utilisateur souhaite des méthodes robustes et précises, l'algorithme des machines à vecteurs de support doit être essayé. Les SVM sont principalement utilisés pour l'apprentissage des fonctions de classification, de régression ou de classement. Il est formé sur la base de la minimisation des risques structurels et de la théorie de l'apprentissage statistique. Les limites de décision doivent être identifiées, ce qui est connu comme un hyperplan. Il aide à la séparation optimale des classes. Le travail principal de SVM est d'identifier la maximisation de la marge entre deux classes. La marge est définie comme la quantité d'espace entre deux classes. Une fonction hyperplan ressemble à une équation pour la droite, y = MX + b. SVM peut également être étendu pour effectuer des calculs numériques. SVM utilise le noyau pour qu'il fonctionne bien dans des dimensions supérieures. Il s'agit d'un algorithme supervisé et l'ensemble de données est d'abord utilisé pour informer SVM de toutes les classes. Une fois cela fait, SVM peut être capable de classer ces nouvelles données.

5. L'algorithme Apriori

Pour trouver les éléments fréquents d'un ensemble de données de transaction et dériver des règles d'association, l'algorithme Apriori est largement utilisé. Trouver des ensembles d'objets fréquents n'est pas difficile à cause de son explosion combinatoire. Une fois que nous obtenons les ensembles d'éléments fréquents, il est clair de générer des règles d'association pour une confiance minimale spécifiée plus grande ou égale. Apriori est un algorithme qui aide à trouver des ensembles de données fréquents en utilisant la génération de candidats. Il suppose que l'ensemble d'éléments ou les éléments présents sont triés dans l'ordre lexicographique. Après l'introduction d'Apriori, la recherche d'exploration de données a été spécifiquement renforcée. Il est simple et facile à mettre en œuvre. L'approche de base de cet algorithme est la suivante:

  • Join : La base de données entière est utilisée pour les ensembles de 1 objet fréquents.
  • Taille : cet ensemble d'objets doit satisfaire le soutien et la confiance nécessaires pour passer au tour suivant pour les 2 ensembles d'objets.
  • Répéter : jusqu'à ce que la taille prédéfinie ne soit pas atteinte, cette opération est répétée pour chaque niveau de jeu d'éléments.

Conclusion

Avec les cinq algorithmes utilisés de manière proéminente, il y en a aussi d'autres qui aident à extraire les données et aussi à apprendre. Il intègre différentes techniques, notamment l'apprentissage automatique, les statistiques, la reconnaissance des formes, l'intelligence artificielle et les systèmes de bases de données. Tous ces éléments aident à analyser de grands ensembles de données et à effectuer différentes tâches d'analyse de données. Ce sont donc les algorithmes d'analyse les plus utiles et les plus fiables.

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Cela a été un guide pour les algorithmes d'exploration de données. Ici, nous avons discuté des concepts de base et des meilleurs algorithmes d'exploration de données. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus-

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