Cos'è una classificazione di data mining?

La classificazione del data mining è un passo nel processo di data mining.Viene utilizzato per raggruppare elementi in base a determinate caratteristiche chiave.Esistono diverse tecniche utilizzate per la classificazione del data mining, tra cui la classificazione dei vicini più vicini, l'apprendimento dell'albero decisionale e le macchine vettoriali di supporto. Il data mining è un metodo che i ricercatori utilizzano per estrarre i modelli dai dati.Generalmente un campione rappresentativo viene scelto dal pool di dati e quindi manipolato e analizzato per trovare modelli.Oltre alla classificazione del data mining, i ricercatori possono anche utilizzare il clustering, la regressione e l'apprendimento delle regole per analizzare i dati.

Esistono diversi algoritmi che possono essere utilizzati nella classificazione del data mining.La classificazione del vicino più vicino è una delle più semplici degli algoritmi di classificazione del data mining.Si basa su un set di formazione.Un set di formazione è un insieme di dati utilizzati per addestrare il computer a prestare attenzione a determinate variabili.Nella classificazione vicina più vicina, il computer classifica semplicemente tutti i dati come parte del gruppo che contiene dati più vicini in valore all'input.

L'apprendimento dell'albero decisionale utilizza un modello di ramificazione per classificare i dati.Il computer fondamentalmente pone una serie di domande sui dati.Se la risposta alla prima domanda è vera, chiede la domanda 2A.Se la risposta è falsa, pone la domanda 2b.Se estratto, questo metodo forma un albero di percorsi di ramificazione.

Naive Bayes Classificazione si basa sulla probabilità.Fa una serie di domande su ciascun pezzo di dati e quindi utilizza le risposte per determinare la probabilità che i dati appartengano a una particolare classificazione.Ciò è diverso dall'apprendimento degli alberi decisionali perché la risposta alla prima domanda non influisce su quale domanda verrà posta in seguito.

Metodi più complicati di classificazione del data mining includono reti neurali e macchine vettoriali di supporto.Questi metodi sono modelli basati su computer che sarebbero difficili da fare a mano.Le reti neurali sono spesso utilizzate nella programmazione dell'intelligenza artificiale perché imita il cervello umano.Filtra le informazioni attraverso una serie di nodi che trovano modelli e quindi classificano le informazioni.

Le macchine vettoriali di supporto utilizzano campioni di addestramento per creare un modello che classificherà le informazioni, solitamente visualizzate come un diagramma a dispersione con un ampio spazio tra le categorie.Quando le nuove informazioni vengono immesse nella macchina, vengono tracciate sul grafico.I dati vengono quindi classificati in base a quale categoria le informazioni sono più vicine al grafico.Questo metodo funziona solo quando ci sono due opzioni tra cui scegliere.