Co to jest klasyfikacja wyszukiwania danych?

Klasyfikacja eksploracji danych jest jednym krokiem w procesie eksploracji danych. Służy do grupowania przedmiotów w oparciu o pewne kluczowe cechy. Istnieje kilka technik klasyfikacji eksploracji danych, w tym klasyfikacja najbliższego sąsiada, uczenie się drzewa decyzyjnego i maszyny wektorów pomocniczych.

Eksploracja danych jest metodą stosowaną przez naukowców do wydobywania wzorców z danych. Zasadniczo reprezentatywna próbka jest wybierana z puli danych, a następnie manipulowana i analizowana w celu znalezienia wzorców. Oprócz klasyfikacji eksploracji danych badacze mogą również wykorzystywać grupowanie, regresję i uczenie się reguł do analizy danych.

Istnieje kilka algorytmów, które można wykorzystać w klasyfikacji eksploracji danych. Klasyfikacja najbliższego sąsiada jest jednym z najprostszych algorytmów klasyfikacji eksploracji danych. Opiera się na zestawie treningowym. Zestaw szkoleniowy to zestaw danych służący do szkolenia komputera w zakresie zwracania uwagi na pewne zmienne. W klasyfikacji najbliższego sąsiada komputer po prostu klasyfikuje wszystkie dane jako część grupy zawierającej dane najbliższe wartości wejściowej.

Uczenie się w drzewie decyzyjnym wykorzystuje model rozgałęziający do klasyfikacji danych. Komputer w zasadzie zadaje szereg pytań dotyczących danych. Jeśli odpowiedź na pierwsze pytanie jest prawdziwa, pojawia się pytanie 2a. Jeśli odpowiedź jest fałszywa, zadaje pytanie 2b. Po wyciągnięciu ta metoda tworzy drzewo rozgałęzionych ścieżek.

Naiwna klasyfikacja Bayesa opiera się na prawdopodobieństwie. Zadaje serię pytań na temat każdego elementu danych, a następnie wykorzystuje odpowiedzi do ustalenia prawdopodobieństwa, że ​​dane należą do określonej klasyfikacji. Różni się to od uczenia się w drzewie decyzyjnym, ponieważ odpowiedź na pierwsze pytanie nie wpływa na pytanie, które zostanie zadane w następnej kolejności.

Bardziej skomplikowane metody klasyfikacji eksploracji danych obejmują sieci neuronowe i maszyny wektorów pomocniczych. Te metody to modele komputerowe, które trudno byłoby wykonać ręcznie. Sieci neuronowe są często używane w programowaniu sztucznej inteligencji, ponieważ naśladują ludzki mózg. Filtruje informacje przez szereg węzłów, które znajdują wzorce, a następnie klasyfikują informacje.

Maszyny wektorów pomocniczych wykorzystują próbki szkoleniowe do zbudowania modelu klasyfikującego informacje, zwykle wizualizowane jako wykres rozproszenia z szeroką przestrzenią między kategoriami. Gdy nowe informacje są wprowadzane do maszyny, są drukowane na wykresie. Dane są następnie klasyfikowane na podstawie kategorii, do której informacja należy najbliżej na wykresie. Ta metoda działa tylko wtedy, gdy istnieją dwie opcje do wyboru.