Data mining — это процесс обнаружения закономерностей, корреляций, тенденций и аномалий в больших наборах данных с использованием статистических и вычислительных методов. Он играет важную роль в таких областях, как бизнес-аналитика, обнаружение мошенничества, сегментация клиентов, здравоохранение и предиктивная аналитика .
В этой статье представлен подробный список основных алгоритмов интеллектуального анализа данных , отсортированных по их назначению и применению.
1. Алгоритмы классификации
Алгоритмы классификации используются для присвоения магазин меток входным данным на основе обучающих данных.
Деревья решений (CART, ID3, C4.5)
-
Вариант использования : кредитный скоринг, медицинская диагностика
-
Плюсы : Легко интерпретировать, быстро
-
Ограничения : склонность к переобучению
Случайный
-
Нас: Клиент ch
-
Плюсы: Высокая точность,
-
Лим: Меньше я
Опорный вектор
-
Вариант использования :
-
Плюсы : E
-
Ограничение: Вычислительно
Наивный
-
Вариант использования :
-
П: Сим
-
Предел: Предполагается, что функция ind
Метод K-ближайших соседей (KNN)
-
Используйте С: Рекомендовано
-
Плюсы : Не требуется обучение
-
Лими: Медленный
2. Кластер
С
K-средние
-
Вариант использования: Сегмент рынка
-
Плюсы : Простота и масштабируемость
-
Ли: Требуется предопределенное Руководство по списку инструментов управления данными количество кластеров
БД
-
У: Обнаружение аномалий, спа
-
Плюсы : Обнаруживает арбитраж
-
Ли: Борется с
Иерарх
-
Вариант использования :
-
Плюсы : Нет
-
Лим: Ком
3
Использовал
Априори Алго
-
Вариант использования: Рыночная корзина
-
Профи: Создает простые
-
Лимит: Может быть медленным с l
Эклат Алгор
-
Используйте С: Пт
-
Плюсы : Да
-
Ли: Меньше
4. Регресс
Регрессия предсказывает непрерывные значения
Линейная регрессия
-
Вариант использования : прогнозирование продаж, оценка рисков
-
Плюсы : Простота реализации и Мобильный Лидер понимания
-
Ограничения : предполагает линейные отношения.Логистическая регрессия
-
Вариант использования : бинарная классификация (например, сдал/не сдал, купил/не купил)
-
Плюсы : Простота, понятность
-
Ограничения : работает только для линейных границ принятия решений.
5. Уменьшение размерности
Используется для сокращения количества функций с сохранением важной информации.
Анализ главных компонент (PCA)
-
Вариант использования : визуализация данных, снижение шума
-
Плюсы : Уменьшает переобучение, улучшает производительность модели.
-
Ограничения : потеря интерпретируемости.t-SNE (t-распределенное стохастическое соседнее вложение)
-
Вариант использования : визуализация многомерных данных
-
Плюсы : фиксирует нелинейные зависимости
-
Ограничения : Не подходит для обработки больших объемов данных или задач нисходящего потока.
Заключение
Алгоритмы добычи данных необходимы для извлечения информации из больших и сложных наборов данных. Независимо от того, классифицируете ли вы поведение клиентов, сегментируете пользователей, прогнозируете результаты или выявляете тенденции, существует мощный алгоритм, адаптированный для вашего варианта использования .
Понимая сильные и слабые стороны каждого метода, специалисты по работе с данными могут выбрать правильные инструменты для превращения необработанных данных в практические знания, что позволит принимать более обоснованные решения и добиваться лучших результатов в различных отраслях.