O que é o algoritmo de mineração de dados?
Um algoritmo de mineração de dados é um conjunto de algoritmos de análise e análise que ajudam na criação de um modelo para os dados. Para obter um modelo concreto, o algoritmo deve primeiro analisar os dados que você fornece, que podem encontrar tipos específicos de padrões ou tendências. O resultado desse algoritmo é uma análise de diferentes iterações que podem ajudar a encontrar parâmetros ideais para um modelo de mineração de dados adequado. Esses conjuntos de parâmetros podem ser aplicados em todo o conjunto de dados e ajudam a extrair os padrões acionáveis e a obter uma estatística detalhada dos dados.
Principais algoritmos de mineração de dados
Vamos dar uma olhada nos principais algoritmos de mineração de dados:
1. Algoritmo C4.5
Existem construções usadas pelos classificadores que são ferramentas na mineração de dados. Esses sistemas recebem entradas de uma coleção de casos em que cada caso pertence a um dos pequenos números de classes e é descrito por seus valores para um conjunto fixo de atributos. O classificador de saída pode prever com precisão a classe à qual pertence. Ele utiliza árvores de decisão nas quais a primeira árvore inicial é adquirida usando um algoritmo de divisão e conquista.
Suponha que S seja uma classe e a árvore seja rotulada como a classe mais frequente em S. A escolha de um teste com base em um único atributo com dois ou mais resultados do que tornar esse teste como raiz pode ser usada uma ramificação para cada resultado do teste. As partições correspondem aos subconjuntos S1, S2 etc., que são resultados para cada caso. C4.5 permite vários resultados. No caso de árvores de decisão complexas, o C4.5 introduziu uma fórmula alternativa, que consiste em uma lista de regras, onde essas regras são agrupadas para cada classe. Para classificar o caso, a primeira classe cujas condições são atendidas é nomeada como a primeira. Se nenhuma regra for atendida pelo caso, será atribuída uma classe padrão. Os conjuntos de regras C4.5 são formados a partir da árvore de decisão inicial. O C4.5 aprimora a escalabilidade por multiencadeamento.
2. O algoritmo k-significa
Esse algoritmo é um método simples de particionar um determinado conjunto de dados no número de clusters especificado pelo usuário. Esse algoritmo funciona em vetores d-dimensionais, D = (xi | i = 1, … N) onde i é o ponto de dados. Para obter essas sementes de dados iniciais, os dados devem ser amostrados aleatoriamente. Isso define a solução de agrupar um pequeno subconjunto de dados, a média global dos dados k vezes. Esse algoritmo pode ser emparelhado com outro algoritmo para descrever clusters não convexos. Ele cria k grupos a partir de um determinado conjunto de objetos. Ele explora todo o conjunto de dados com sua análise de cluster. É simples e mais rápido que outros algoritmos quando usado com outros algoritmos. Esse algoritmo é classificado principalmente como semi-supervisionado. Além de especificar o número de clusters, ele também continua aprendendo sem nenhuma informação. Ele observa o cluster e aprende.
3. Algoritmo Naive Bayes
Este algoritmo é baseado no teorema de Bayes. Este algoritmo é usado principalmente quando a dimensionalidade das entradas é alta. Este classificador pode calcular facilmente a próxima saída possível. Novos dados brutos podem ser adicionados durante o tempo de execução e fornecem um classificador probabilístico melhor. Cada classe possui um conjunto conhecido de vetores que visa criar uma regra que permita que os objetos sejam atribuídos a classes no futuro. Os vetores de variáveis descrevem os objetos futuros. Esse é um dos algoritmos mais fáceis, pois é fácil de construir e não possui esquemas complicados de estimativa de parâmetros. Também pode ser facilmente aplicado a grandes conjuntos de dados. Ele não precisa de nenhum esquema de estimativa de parâmetros iterativos complicado e, portanto, os usuários não qualificados podem entender por que as classificações são feitas.
4. Algoritmo de Máquinas de Vetor de Suporte
Se um usuário deseja métodos robustos e precisos, o algoritmo de máquinas de vetores de suporte deve ser tentado. Os SVMs são usados principalmente para aprender classificação, regressão ou função de classificação. É formado com base na minimização de risco estrutural e na teoria estatística de aprendizado. Os limites de decisão devem ser identificados, conhecido como hiperplano. Ajuda na separação ideal de classes. A principal tarefa do SVM é identificar a maximização da margem entre duas classes. A margem é definida como a quantidade de espaço entre duas classes. Uma função de hiperplano é como uma equação para a linha, y = MX + b. O SVM também pode ser estendido para realizar cálculos numéricos. O SVM faz uso do kernel para que ele funcione bem em dimensões mais altas. Este é um algoritmo supervisionado e o conjunto de dados é usado para informar primeiro o SVM sobre todas as classes. Feito isso, o SVM pode ser capaz de classificar esses novos dados.
5. O Algoritmo Apriori
Para localizar os conjuntos de itens frequentes de um conjunto de dados de transação e derivar regras de associação, o algoritmo Apriori é amplamente usado. Encontrar conjuntos de itens frequentes não é difícil devido à sua explosão combinatória. Depois de obter os conjuntos de itens frequentes, fica claro para gerar regras de associação para uma confiança mínima especificada maior ou igual. Apriori é um algoritmo que ajuda a encontrar conjuntos de dados frequentes, fazendo uso da geração de candidatos. Pressupõe que o conjunto de itens ou os itens presentes sejam classificados em ordem lexicográfica. Após a introdução da Apriori, a pesquisa de mineração de dados foi especificamente aprimorada. É simples e fácil de implementar. A abordagem básica desse algoritmo é a seguinte:
- Unir : O banco de dados inteiro é usado para os conjuntos de 1 item frequentes da enxada.
- Podar : Este conjunto de itens deve satisfazer o apoio e a confiança para passar para a próxima rodada dos 2 conjuntos de itens.
- Repetir : até que o tamanho predefinido não seja atingido até que seja repetido para cada nível do conjunto de itens.
Conclusão
Com os cinco algoritmos sendo usados de maneira destacada, também existem outros que ajudam na mineração de dados e também aprendem. Ele integra diferentes técnicas, incluindo aprendizado de máquina, estatística, reconhecimento de padrões, inteligência artificial e sistemas de banco de dados. Tudo isso ajuda na análise de grandes conjuntos de dados e na execução de diferentes tarefas de análise de dados. Portanto, eles são os algoritmos de análise mais úteis e confiáveis.
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