¿Qué es el algoritmo de minería de datos?
Un algoritmo de minería de datos es un conjunto de algoritmos analíticos y de examen que ayudan a crear un modelo para los datos. Para obtener un modelo concreto, el algoritmo primero debe analizar los datos que usted proporciona, que pueden encontrar tipos específicos de patrones o tendencias. El resultado de este algoritmo es un análisis de diferentes iteraciones que pueden ayudar a encontrar parámetros óptimos para un modelo de minería de datos adecuado. Estos conjuntos de parámetros se pueden aplicar a todo el conjunto de datos y ayudan a extraer los patrones accionables y a obtener una estadística detallada de los datos.
Principales algoritmos de minería de datos
Echemos un vistazo a los principales algoritmos de minería de datos:
1. Algoritmo C4.5
Hay construcciones que usan los clasificadores que son herramientas en la minería de datos. Estos sistemas toman entradas de una colección de casos donde cada caso pertenece a una pequeña cantidad de clases y se describen por sus valores para un conjunto fijo de atributos. El clasificador de salida puede predecir con precisión la clase a la que pertenece. Utiliza los árboles de decisión donde se adquiere el primer árbol inicial mediante el uso de un algoritmo de divide y vencerás.
Suponga que S es una clase y el árbol está marcado con hojas con la clase más frecuente en S. Elegir una prueba basada en un solo atributo con dos o más resultados que hacer que esta prueba como raíz se pueda usar como una rama para cada resultado de la prueba. Las particiones corresponden a los subconjuntos S1, S2, etc., que son resultados para cada caso. C4.5 permite múltiples resultados. En el caso de los árboles de decisión complejos, C4.5 ha introducido una fórmula alternativa, que consiste en una lista de reglas, donde estas reglas se agrupan para cada clase. Para clasificar el caso, la primera clase cuyas condiciones se cumplen se nombra como la primera. Si el caso no satisface ninguna regla, se le asigna una clase predeterminada. Los conjuntos de reglas C4.5 se forman a partir del árbol de decisión inicial. C4.5 mejora la escalabilidad mediante subprocesos múltiples.
2. El algoritmo k-significa
Este algoritmo es un método simple de particionar un conjunto de datos dado en el número de clústeres especificado por el usuario. Este algoritmo funciona en vectores d-dimensionales, D = (xi | i = 1, … N) donde i es el punto de datos. Para obtener estas semillas de datos iniciales, los datos deben muestrearse al azar. Esto establece la solución de agrupar un pequeño subconjunto de datos, la media global de datos k veces. Este algoritmo puede emparejarse con otro algoritmo para describir grupos no convexos. Crea k grupos a partir del conjunto de objetos dado. Explora todo el conjunto de datos con su análisis de clúster. Es simple y más rápido que otros algoritmos cuando se usa con otros algoritmos. Este algoritmo se clasifica principalmente como semi-supervisado. Además de especificar el número de clústeres, también sigue aprendiendo sin ninguna información. Observa el grupo y aprende.
3. Algoritmo ingenuo de Bayes
Este algoritmo se basa en el teorema de Bayes. Este algoritmo se usa principalmente cuando la dimensionalidad de las entradas es alta. Este clasificador puede calcular fácilmente la próxima salida posible. Se pueden agregar nuevos datos sin procesar durante el tiempo de ejecución y proporciona un mejor clasificador probabilístico. Cada clase tiene un conjunto conocido de vectores que tienen como objetivo crear una regla que permita asignar los objetos a las clases en el futuro. Los vectores de variables describen los objetos futuros. Este es uno de los algoritmos más fáciles, ya que es fácil de construir y no tiene esquemas de estimación de parámetros complicados. También se puede aplicar fácilmente a grandes conjuntos de datos. No necesita esquemas de estimación de parámetros iterativos complicados y, por lo tanto, los usuarios que no tienen experiencia pueden entender por qué se hacen las clasificaciones.
4. Algoritmo de máquinas de vectores de soporte
Si un usuario quiere métodos sólidos y precisos, entonces debe probarse el algoritmo de máquinas de Vector de soporte. Las SVM se utilizan principalmente para la clasificación del aprendizaje, la regresión o la función de clasificación. Se forma sobre la base de la minimización del riesgo estructural y la teoría del aprendizaje estadístico. Se deben identificar los límites de decisión que se conoce como hiperplano. Ayuda en la separación óptima de clases. El trabajo principal de SVM es identificar la maximización del margen entre dos clases. El margen se define como la cantidad de espacio entre dos clases. Una función de hiperplano es como una ecuación para la línea, y = MX + b. SVM puede extenderse para realizar cálculos numéricos también. SVM utiliza el núcleo para que funcione bien en dimensiones más altas. Este es un algoritmo supervisado y el conjunto de datos se usa para informar primero a SVM sobre todas las clases. Una vez hecho esto, SVM puede ser capaz de clasificar estos nuevos datos.
5. El algoritmo Apriori
Para encontrar los conjuntos de elementos frecuentes de un conjunto de datos de transacciones y derivar reglas de asociación, se utiliza ampliamente el algoritmo Apriori. Encontrar conjuntos de artículos frecuentes no es difícil debido a su explosión combinatoria. Una vez que obtenemos los conjuntos de elementos frecuentes, está claro generar reglas de asociación para una confianza mínima especificada mayor o igual. Apriori es un algoritmo que ayuda a encontrar conjuntos de datos frecuentes haciendo uso de la generación de candidatos. Se supone que el conjunto de elementos o los elementos presentes están ordenados en orden lexicográfico. Después de la introducción de la investigación de minería de datos Apriori, se ha impulsado específicamente la investigación. Es simple y fácil de implementar. El enfoque básico de este algoritmo es el siguiente:
- Unirse : toda la base de datos se utiliza para los conjuntos de 1 elemento frecuente de azada.
- Poda : este conjunto de elementos debe satisfacer el apoyo y la confianza para pasar a la siguiente ronda para los 2 conjuntos de elementos.
- Repetir : hasta que no se alcance el tamaño predefinido hasta entonces, esto se repite para cada nivel de conjunto de elementos.
Conclusión
Con los cinco algoritmos utilizados de manera prominente, también hay otros que ayudan a extraer datos y también a aprender. Integra diferentes técnicas que incluyen aprendizaje automático, estadísticas, reconocimiento de patrones, inteligencia artificial y sistemas de bases de datos. Todo esto ayuda a analizar grandes conjuntos de datos y a realizar diferentes tareas de análisis de datos. Por lo tanto, son los algoritmos analíticos más útiles y confiables.
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