معرفی 10 مورد از بهترین الگوریتم های داده کاوی

سطح مقاله: ساده
زمان مطالعه: 8 دقیقه
۰۷ مهر ۱۳۹۸

احتمالا بعضی از شما با داده کاوی آشنایی دارید. حیطه ای بسیار جذاب و البته تخصصی که برای بسیاری از کسب وکارها مفید است و فرصت های شغلی آن در جهان و در کشور ما به شدت رو به افزایش می رود. داده کاوی از الگوریتم های متنوعی برای تحلیل داده ها استفاده می کند که در این مطلب قصد داریم به معرفی بهترین الگوریتم های داده کاوی بپردازیم.

فهرست محتوای این مقاله

داده کاوی چیست؟

الگوریتم ها داده کاوی

ابتدا تعریفی ساده از داده کاوی (Data Mining) ارائه می دهیم. داده کاوی دانشی در زمینه تحلیل و آنالیز داده ها و اطلاعات ورودی یک سیستم است. این دانش با تکیه بر الگوریتم ها و ابزارهایی که دارد آمارهای مفیدی را در اختیار کسب و کارها قرار داده و به شما این امکان را می دهد که بتوانید بعضی زمینه های رقابتی را برای فعالیت های بعدی شرکت پیش بینی کنید. دیتا ماینینگ علمی قوی است که می‌تواند در همه چیز سرک بکشد و از دل ندانسته ها بسیاری از سوالات ما را جواب دهد. امروزه اهمیت این علم در شرکت‌های بزرگ به قدری شناخته شده است که قبل از تصمیم گیری و برنامه ریزی برای انجام کمپین های تخصصی و یا طراحی محصولات پر هزینه، ابتدا برای به دست آوردن داده های عمومی اقدام می‎کنند.

معرفی بهترین الگوریتم های داده کاوی

الگوریتم کامینز

کلاس بندی (Classification) و خوشه بندی (Clustering) روش هایی هستند که برای تحلیل داده ها به کار می روند. در این روش ها از الگوریتم هایی که در ادامه معرفی می کنیم، استفاده می شود.

 K-means یکی از بهترین الگوریتم های داده کاوی

یکی از محبوب ترین و بهترین الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین، الگوریتم کامینز است. در این روش ابتدا تعداد دلخواه K نقطه را به طور تصادفی از میان نقاط موجود انتخاب کرده و به عنوان مرکز خوشه ها (Centroid) در نظر می گیریم. در واقع k تعداد خوشه ها نیز محسوب می شود. سپس فاصله هر نقطه را تا سنتروید به دست می آوریم. نقاط نزدیک به هر سنتروید، متعلق به آن خوشه هستند و بنابراین نوع خوشه بندی و موقعیت هر نقطه تغییر می کند.

در مراحل بعدی میانگین نقاط به عنوان مرکز خوشه در نظر گرفته شده و این روند آنقدر تکرار می شود تا موقعیت نقاط ثابت شود و خوشه ها تغییری نکنند. هر خوشه در داده کاوی، مجموعه ای از نقاطی است که بیشترین ویژگی های مشابه را در مجموعه داده های ورودی (DataSet) دارند. K-means برای خوشه بندی داده ها استفاده شده و یکی از اصلی ترین الگوریتم های داده کاوی محسوب می شود

الگوریتم C4.5 در داده کاوی

این الگوریتم، که مدلی توسعه یافته از الگوریتم ID3 است، به عنوان یکی از روش های مورد استفاده در ایجاد درخت تصمیم (Decision Tree) شناخته می شود. با استفاده از این الگوریتم می توان از داده ها برای ایجاد یک درخت تصمیم استفاده کرد و از این درخت، به عنوان شاخصی برای کلاس بندی استفاده کرد.

هر گره (Node) در این درخت صفاتی (attribute) دارد که با معیار جمع آوری اطلاعات (gain of information) سنجیده شده و به عنوان شاخص تفکیک کلاس ها انتخاب می شود.

الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در داده کاوی

الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines) کاربردهای زیادی درحوزه یادگیری ماشین دارد و کاربرد آن در تحلیل داده هایی است که برای روش های کلاس بندی و رگرسیون (Regression) مورد استفاده قرار می گیرند. مجموعه ای از نقاط در فضای داده ای موجود، مسئول مرزبندی و دسته بندی داده ها هستند. هر ماشین بردار پشتیبان، با استفاده از معیار خود که بردارهای پشتیبان هستند، دسته بندی نقاط را انجام می دهد.این الگوریتم برای توصیف کلاس بندی داده ها به کار می رود.

الگوریتم Naive Bayes در داده کاوی

الگوریتم نیو بیز، از جمله الگوریتم های کلاس بندی است که بر مبنای تکنیک های دسته بندی احتمالی است. این الگوریتم آماری از قاعده بیز در ریاضیات استفاده کرده و با تعیین متغیرهای مستقلی اقدام به مشخص کردن احتمال وقوع و دسته بندی داده ها می کند. این تنها یکی از الگوریتم های خانواده بیز است که درتحلیل داده ها به کار می رود. این الگوریتم در کلاس بندی و بازیابی متن کاربرد زیادی دارد و قابلیت پیش بینی رفتار کاربران را برای کسب و کارها فراهم می کند.

الگوریتم آپریوری در داده کاوی

آپریوری (Apriori) الگوریتم محبوبی است که می تواند داده های مرتبط با هم را پیدا کرده و میزان وابستگی را در هر دسته مشخص کند. این الگوریتم کلاسیک با استفاده از قوانین وابستگی (Association Rules) آیتم های ورودی را دریافت کرده که به عنوان مثال در یک پایگاه داده این آیتم ها ممکن است تراکنش های مشتریان باشد، سپس دسته بندی را انجام می دهد. این الگوریتم تا جایی ادامه پیدا می کند که بین دسته بندی های مختلف، آیتم مشابه دیگری وجود نداشته باشد.

الگوریتم رتبه بندی صفحه در داده کاوی

الگوریتم های مهم داده کاوی

این الگوریتم (PageRank) همان طور که از اسمش پیدا است، برای رتبه بندی صفحات وب سایت ها به کار می رود. موتورهای جستجوی گوگل از این الگوریتم برای شناسایی میزان اهمیت صفحات وب و رتبه بندی آن ها در نمایش به کاربران استفاده می کنند. بنابراین یکی دیگر از کاربردهای این الگوریتم را می توان در حوزه سئو دانست. Page Rank با استفاده از آمار تعداد لینک های ورودی به یک سایت و میزان کیفیت آن ها، به بررسی و مقایسه وب سایت ها می پردازد.

الگوریتم رگرسیون در داده کاوی

این الگوریتم (Regression) از جمله روش های آماری برای تعیینن روابط میان داده ها است که با استفاده از داده های پیشین، مدل های ریاضیاتی را استخراج کرده و برای پیش بینی ارزش داده هایی که در آینده تولید می شوند، به کار می برد. این دسته از الگوریتم ها انواع مختلفی مانند خطی، چندگانه و غیره دارند و با تکیه بر منطق ریاضیاتی، در بررسی و مدل سازی متغیرهایی برای تحلیل داده ها بسیار کاربردی هستند. این دسته از الگوریتم ها برای کلاس بندی داده ها به کار می روند.

شبکه های عصبی، از بهترین الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین

یکی از بهترین الگوریتم های دداده کاوی در در حل مسائل پیچیده، الگوریتم شبکه های عصبی (Neural Network) است که علاوه بر داده کاوی در حوزه هایی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز بسیار مورد بحث است. این الگوریتم نیز با یافتن شباهت های بین داده ها اقدام بر برچسب گذاری و کلاس بندی آن ها کرده و مدل های مختلفی را جهت تحلیل داده ها ارائه می دهد. الگوریتم های شبکه عصبی علاوه بر حوزه کسب و کار در پیش بینی نرخ بازار سهام و مسائل اقتصادی نیز مورد توجه هستند.

الگوریتم KNN در داده کاوی

الگوریتم نزدیک ترین همسایه (K-Nearest Neighbors) با گرفتن هر داده جدید، آن را با داده های قبلی مقایسه کرده و آن را در دسته ای قرار می دهد که داده های جدید و قدیم بیشترین شباهت را داشته باشند. در واقع در دسته ای قرار می گیرد شباهت بیشتری با داده های اطراف و به عبارتی همسایگان نزدیکش داشته باشد. این الگوریتم غیر پارامتری است و فرضیات تحلیلی خود را بر مبنای مدل قبلی توزیع داده ها قرار نمی دهد. این الگوریتم از جمله روش های کلاس بندی داده ها است.

الگوریتم EM در داده کاوی

الگوریتم بیشینه انتظار (Expectation-Maximization) با تکیه بر مدل های آماری پارامترهایی را برای تعریف متغیرهای نهان ارائه می دهد. این الگوریتم تعامل زیادی با مدل های توزیع گوسی دارد و بر اساس آن میزان شباهت و عضویت یک نقطه را در مجموعه های مختلف بررسی می کند.  دو بخش مختلف این الگوریتم یعنی Expectation و Maximization به طور جداگانه قابل بحث هستند. این الگوریتم با تفکیک پارامترها سعی در ایجاد تابعی برای یافتن بیشتذین میزان شباهت بین داده ها را دارد.

جمع بندی

تنوع کاربردها و مزایای داده کاوی باعث شده بسیاری از کسب و کارها تمایل به استفاده از آن داشته باشند. مواردی که در بالا ذکر شد 10 مورد از بهترین الگوریتم های داده کاوی هستند اما الگوریتم های فراوان دیگری نیز در این حوزه وجود دارند و متخصصان تحلیل داده از آن ها برای آنالیز داده ها داستفاده می کنند. هرچند ورود به این حوزه و یادگیری الگوریتم های آن به صورت کاربردی، نیازمند زمان و انرژی است اما این قابلیت را به شما می دهد که کسب و کارتان را از سایر رقبا جدا کرده و پیشتاز بازار باشید. برای آشنایی بیشتر با کاربرد داده کاوی در دیجیتال مارکتینگ می توانید این مقاله از سون لرن را بخوانید.

نویسنده
شاید به ساخت یک اثر هنری فکر کنیم و یا بخواهیم بلندترین قله ها را فتح کنیم؛ ما هنوز نمی دانیم از زندگی چه چیزی را بیشتر از همه می خواهیم. پس هر کاری که از دستتان بر می آید برای زندگی انجام دهید و سرانجام قلب تان، این انتخاب بزرگ را انجام خواهد داد...

نظرات کاربران

اولین دیدگاه این پست رو تو بنویس !

ارسال دیدگاه
خوشحال میشیم دیدگاه و یا تجربیات خودتون رو با ما در میون بذارید :

 
گزارش مشکل