डेटा माइनिंग में वर्गीकरण तकनीकें क्या हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

डेटा खनन कार्यों के छह सामान्य वर्ग शामिल हैं। विसंगति का पता लगाना, एसोसिएशन नियम सीखना, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण , प्रतिगमन, संक्षेपण। वर्गीकरण एक प्रमुख है डेटा माइनिंग में तकनीक और विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

इसे ध्यान में रखते हुए, वर्गीकरण तकनीकें क्या हैं?

वर्गीकरण एल्गोरिदम के प्रकार

• रैखिक वर्गीकरण। रसद प्रतिगमन। Naive Bayes क्लासिफायरियर। फिशर का रैखिक विभेदक।
• समर्थन वेक्टर मशीन। कम से कम वर्ग वेक्टर मशीनों का समर्थन करते हैं।
• द्विघात वर्गीकारक।
• कर्नेल अनुमान। k-निकटतम पड़ोसी।
• निर्णय के पेड़। यादृच्छिक वन।
• तंत्रिका जाल।
• वेक्टर परिमाणीकरण सीखना।

दूसरे, डेटा माइनिंग में वर्गीकरण नियम क्या है? पर एक अध्ययन वर्गीकरण में तकनीक डेटा खनन . सरल परिभाषा से, में वर्गीकरण /क्लस्टरिंग के एक सेट का विश्लेषण करें आंकड़े और समूहीकरण का एक सेट उत्पन्न करें नियमों जिसका उपयोग किया जा सकता है वर्गीकृत भविष्य आंकड़े.

इसी तरह कोई भी पूछ सकता है कि डेटा माइनिंग में वर्गीकरण के लिए किस तकनीक का उपयोग किया जाता है?

प्रतिगमन और वर्गीकरण दो अधिक लोकप्रिय हैं वर्गीकरण तकनीक . वर्गीकरण नियमों को ढूंढना शामिल है जो विभाजन करते हैं आंकड़े असंबद्ध समूहों में। के लिए इनपुट वर्गीकरण प्रशिक्षण है आंकड़े सेट, जिनके वर्ग लेबल पहले से ही ज्ञात हैं।

डाटा माइनिंग में बायेसियन वर्गीकरण क्या है?

डेटा खनन - बायेसियन वर्गीकरण . विज्ञापन। बायेसियन वर्गीकरण पर आधारित है बेयस 'प्रमेय। बायेसियन क्लासिफायर सांख्यिकीय क्लासिफायरियर हैं। बायेसियन क्लासिफायर क्लास सदस्यता संभावनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं जैसे कि संभावना है कि एक दिया गया टपल किसी विशेष वर्ग से संबंधित है।