데이터 마이닝 알고리즘이란 무엇입니까?

data 마이닝 알고리즘은 데이터 세트의 패턴 및 트렌드를 식별하는 데 사용되는 쿼리 및 프로그램입니다.데이터 마이닝의 주요 사용은 실제 활동에 따라 고객 요구와 선호도를 결정하는 것입니다.정보는 과거의 성능을 기반으로하지만 고객 행동 및 트렌드의 우수한 지표가 될 수 있습니다. Data 마이닝 알고리즘의 두 가지 훌륭한 예는 클러스터링과 가장 가까운 이웃 예측 변수입니다.클러스터링은 개별 단위 또는 데이터가 중요한 속성을 공유하는 활동을 설명하는 데 사용되는 용어입니다.세탁소를 분리하는 것은이 행동의 논리적 예입니다.세탁소를 분류하는 사람은 알고리즘으로 기능하고 있습니다.색상, 드라이 클리닝 및 백인이 모두 분리됩니다.먼저, 데이터 세트는 운동과 관련된 항목으로 제한되어야합니다.신발은 세탁 분류에 포함되어 있지 않지만 물리적 공간에있을 수 있습니다.세탁소와 각 파일의 크기를 분리하기 위해 어떤 특성이 사용될 것인지 사전에 결정해야합니다.기준은 초기 단계에서 제공되어야하며 항목 또는 데이터의 내용과 가장 가까운 정의에 포함 된 내용을 지정해야합니다.이 유형의 알고리즘은 논리적 사고 과정과 유사한 패턴을 따릅니다.

데이터 마이닝 알고리즘의 주요 이점은 프로그램이 막대한 양의 데이터 내에서 패턴을 생성하고 식별 할 수있는 능력입니다.특정 환경에서 이웃을 식별하는 능력은 소그룹에서 쉽게 수행 할 수 있습니다.그러나 연중 내내 또는 학군에서 완료된 모든 판매 거래에서 수집 한 데이터는 정확도와 관련된 특별 프로그램 및 논리가 필요합니다.이는 조직이 수집 한 데이터에서보다 실질적인 수익을 얻기 위해 인기가 증가하는 통계의 매우 복잡한 확장입니다.효율적인 개발자는 동작 패턴을 정확하게 식별하는 일련의 데이터 마이닝 알고리즘을 만들고이 정보를 사용하여 향후 조치를 예측할 수 있습니다.이 정보는 비즈니스, 조직 및 정부에 매우 가치가 있습니다.