プログラミング

まれなパターンをマイニングするために作成された最初のクラスの手法では、各アイテムが対称バイナリ変数と見なされます。取引情報は、ネガティブアイテムで補強することで2値化できます。初期データを正と負の両方の項目を持つトランザクションに変更するインスタンスを表示します。拡張トランザクションでAprioriを含む現在の頻繁なアイテムセット生成アルゴリズムを使用することにより、いくつかのネガティブアイテムセットを導出できます。 このようなアプローチは、いくつかの変数が対称バイナリと見なされる場合にのみ可能です（つまり、少数の項目の否定のみを含む否定パターンで表示されます）。各項目を対称バイナリと見なす

を使用してパターンの期待されるサポートを決定するための2つのアプローチがあります（概念階層と間接関連付けと呼ばれる近隣ベースのアプローチ。 概念階層に基づくサポートの期待 客観的な対策だけでは、興味のないまれなパターンを取り除くのに十分ではありません。たとえば、パンやラップトップコンピュータが頻繁に使用されるアイテムであると考えてください。アイテムセット{bread、Iaptop conputer}はまれであり、負の相関関係にある可能性がありますが、ドメインの専門家にはサポートの欠如が明らかであるため、魅力的ではありません。したがって、このようなまれなパターンの生成を防ぐために、期待され

物理オブジェクトまたは抽象オブジェクトのセットを同じオブジェクトのクラスに結合するプロセスは、クラスタリングと呼ばれます。クラスターは、同じクラスター内で互いに同じであり、他のクラスター内のオブジェクトとは異なるデータオブジェクトのセットです。データオブジェクトのクラスターは、複数のアプリケーションで1つのグループとしてまとめて考えることができます。クラスター分析は人間にとって不可欠な活動です。 クラスター分析は、これらのレコードに対して行われたさまざまな測定に応じて、同じレコードのグループまたはクラスターを形成するために使用されます。重要な設計は、分析の目的に役立つ方法でクラスターを定義す

クラスター分析は、人間にとって不可欠な活動です。クラスター分析は、これらのレコードに対して行われたさまざまな測定に応じて、同じレコードのグループまたはクラスターを形成するために使用されます。重要な設計は、分析の目的に役立つ方法でクラスターを定義することです。このデータは、天文学、考古学、医学、化学、教育、心理学、言語学、社会学など、いくつかの分野で使用されています。 クラスター分析は、数年にわたって広く研究されてきた統計の一分野です。この手法を使用する利点は、概念階層などの背景知識を利用せずに、データから直接興味深い構造またはクラスターを発見できることです。 PAMやCLARAなどの統計で

クラスタリングには次のようなさまざまなタイプがあります- 階層型とパーティション型 −いくつかのタイプのクラスタリング間の認識は、クラスターのセットがネストされているかネストされていないか、または一般的な用語では階層的またはパーティション的であるかどうかです。パーティションクラスタリングとは、データオブジェクトのグループを重複しないサブセット（クラスター）に分散することであり、すべてのデータオブジェクトが真に1つのサブセットに含まれます。 クラスターにサブクラスターを持たせることができるため、ツリーとして割り当てられるネストされたクラスターのグループである階層的クラスタリングが必要です。ツ

クラスター分析は、これらのレコードに対して行われたさまざまな測定に応じて、同じレコードのグループまたはクラスターを形成するために使用されます。分析の目的に役立つ方法でクラスターを定義できます。このデータは、天文学、考古学、医学、化学、教育、心理学、言語学、社会学など、いくつかの分野で使用されています。 クラスターには次のようなさまざまな種類があります- 十分に分離されている −クラスターは、すべての要素がクラスター内にないオブジェクトよりもクラスター内の他のすべての要素に近いオブジェクトのグループです。場合によっては、しきい値によって、クラスター内のすべてのオブジェクトが互いに適切に近い（

K-meansクラスタリングは、最も一般的なパーティショニングアルゴリズムです。 K-meansは、データセット内の各データを、形成された新しいクラスターの1つだけに再割り当てします。レコードまたはデータポイントは、距離または類似性の尺度を使用して最も近いクラスターに割り当てられます。 k-meansアルゴリズムは、入力パラメーターkを作成し、n個のオブジェクトのグループをk個のクラスターに分割して、結果として得られるクラスター内の類似性は大きくなりますが、クラスター間の類似性は低くなります。クラスターの類似性は、クラスター内のオブジェクトの平均値に関して計算されます。これは、クラスターの重

K-Meansアルゴリズムには、次のようなさまざまな問題があります- 空のクラスターの処理 −前述の基本的なK-meansアルゴリズムの最初の問題は、割り当てフェーズ中にクラスターにポイントが割り当てられていない場合、ヌルクラスターを取得できることです。これが発生した場合、二乗誤差が必要以上に大きくなるため、置換重心を選択する方法が必要です。 1つの方法は、最近の図心から最も遠い点を選択することです。これにより、現在、合計二乗誤差の原因となっているポイントが削除されます。もう1つの方法は、SSEが最大のクラスターから置換重心を選択することです。これにより、通常、クラスターが分割され、クラスタ

概念は、初期データから複数の分類器を構築し、未知の例を説明するときにそれらの予測を集約することです。分類器のアンサンブルは、次のようないくつかの方法で構築できます- トレーニングセットを操作することによって −この方法では、いくつかのサンプリング分布に従って初期データをリサンプリングすることにより、複数のトレーニングセットが生成されます。サンプリング分布は、インスタンスがトレーニング用に選択される可能性を決定し、試行ごとに変わる可能性があります。分類器は、特定の学習アルゴリズムを使用して各トレーニングセットから構築されます。バギングとブースティングは、トレーニングセットを操作するアンサンブル

ランダムフォレストは、決定木分類器用に特別に設計されたアンサンブルアプローチのクラスです。これは、いくつかの決定木によって行われた予測を統合します。各決定木は、ランダムなベクトルの個別のセットの値に基づいて作成されます。 ランダムベクトルは、確率分布が分類が難しいインスタンスをターゲットにするために多様であるAdaBoostで使用される適応方法とは異なり、一定の確率分布から生成されます。 バギングニーズ決定木はランダムフォレストの明確なケースであり、初期トレーニングセットから復元を使用してN個のサンプルをランダムに選択することにより、モデル構築手順にランダム性が挿入されます。バギングも、完

ROCは、受信者動作特性曲線の略です。これは、分類器の真陽性率と偽陽性率の間のトレードオフを示すためのグラフィカルな方法です。 ROC曲線では、真陽性率（TPR）がg軸の前にプロットされ、偽陽性率（FPR）がr軸に表示されます。曲線の前方の各ポイントは、分類子によって説得されたモデルの1つと相関していました。 ROC曲線に沿って、よく知られた解釈を持ついくつかの重要なポイントがあります- （TPR：O、FPR：0）-モデルは、すべてのインスタンスが負のクラスであると予測します。 （TPR：l、FPR：I）-モデルは、すべてのインスタンスがポジティブクラスであると予測します。 （TPR：

サンプリングは、クラスの不均衡の問題を処理するために広く使用されている方法です。サンプリングの概念は、まれなクラスがトレーニングセットで明確に定義されるように、例の分布を変更することです。アンダーサンプリング、オーバーサンプリング、および両方のアプローチのハイブリッドなど、サンプリングにはさまざまな手法があります。たとえば、100個の肯定的な例と1000個の否定的な例を含むデータセットについて考えてみます。 アンダーサンプリングの方法では、100個のネガティブな例のランダムなサンプルが選択され、すべてのポジティブな例で事前にトレーニングセットが形成されます。この方法の問題の1つは、有用なネガ

サポートが非常に低いルールは偶然に簡単に表示される可能性があるため、サポートは重要な手段です。低いサポートルールは、ユーザーが一緒に購入することはめったにないアイテムを強化することは有益ではないため、ビジネスの観点からも退屈になる可能性があります。 相関ルールは、X→Yの形式の含意記述です。ここで、XとYは互いに素なアイテムセット、つまり$ \ mathrm {X \ cap \：Y =\phi}$です。アソシエーションルールの耐久性は、そのサポートと信頼性の観点から計算できます。サポートは、特定のデータセットにアクセスできるルールを提供する方法を決定し、信頼性は、Xを含むトランザクションで

サポートカウントは、アプリオリゲン関数の候補剪定ステップを生き残る各候補アイテムセットの出現頻度を決定する手順です。 これを行う1つの方法は、各トランザクションを各候補アイテムセットと比較し、トランザクションに含まれる候補のサポートカウントを更新することです。この方法は、特に複数のトランザクションと候補アイテムセットが多い場合、計算コストが高くなります。 2番目のアプローチは、各トランザクションに含まれるアイテムセットを列挙し、特定の候補アイテムセットのサポートカウントを更新する必要があることです。 {I、2、3、5、および6}の5つのアイテムを含むトランザクションtについて考えてみます。

Aprioriアルゴリズムの計算の複雑さは、次の要因によって影響を受ける可能性があります- サポートしきい値 −サポートしきい値を下げると、アイテムセットが高くなり、頻繁に表示されます。これは、より高い候補アイテムセットを作成してカウントする必要があるため、アルゴリズムの計算の複雑さに悪影響を及ぼします。 頻繁なアイテムセットの最大サイズも、サポートのしきい値を低くして改善することに影響します。頻繁なアイテムセットの最大サイズが向上するにつれて、データセットに対してより多くのパスを作成するためのアルゴリズムが必要になります。 アイテム数（ディメンション） −いくつかのアイテムの数が増える

最大頻度アイテムセットは、直接のスーパーセットが頻繁に使用されない頻度アイテムセットとして表されます。ラティス内のアイテムセットは、頻繁なものとまれなものなど、2つのグループに分けられます。破線で定義される頻繁なアイテムセットの境界線。 境界線の上にある各アイテムセットは頻繁に表示されますが、境界線の下にあるアイテムセット（影付きのノード）はまれです。境界の近くにあるアイテムセット間では、{a、d}、{a、c、e}、および{b、c、d、e}は、直接のスーパーセットがまれであるため、最大頻度のアイテムセットとして扱われます。 一部の直接スーパーセット{a、b、d}、{a、c、d}、および{a、

Aprioriは、頻繁なアイテムセット生成の組み合わせバーストに強力に対処するためのアルゴリズムです。 Aprioriの原理を使用してこれを実装し、指数検索領域を短縮します。重要なパフォーマンスの向上にもかかわらず、アルゴリズムはトランザクションレコードセットに対してさまざまなパスを作成する必要があるため、かなりのI/Oオーバーヘッドを獲得します。 Aprioriアルゴリズムの動作は、トランザクションの幅が広がるため、高密度のデータセットでは本質的に低下する可能性があります。これらの欠点を克服し、Aprioriアルゴリズムの有効性を高めるために、いくつかの方法が作成されています。 以下は、

FPツリーは、入力データの確実な記述です。これは、一度に1つのトランザクションでデータセットを読み取り、FPツリー内のルートで各トランザクションを測定することによって組み立てられます。複数のトランザクションに複数のアイテムが共通している可能性があり、それらのルートは重複している可能性があります。 ルートが互いにオーバーラップするほど、FPツリーアーキテクチャを使用してより多くの圧縮を実装できます。 FPツリーのサイズがメインメモリに収まるのに十分な場合、これにより、ディスクに保存されたデータに対して繰り返しパスを作成するのではなく、メモリ内のアーキテクチャから直接頻繁なアイテムセットを抽出でき

これは、RIPPERと呼ばれる広く使用されているルール誘導アルゴリズムです。このアルゴリズムは、いくつかのトレーニングインスタンスにほぼ線形にスケーリングし、過負荷のクラス分布を持つデータセットからモデルを構築するのに特に適しています。 RIPPERは、検証セットを使用してモデルの過剰適合を防ぐため、ノイズの多いデータセットでもうまく機能します。 RIPPERは、デフォルトクラスとしてマジョリティクラスを選択し、マイノリティクラスを識別するためのルールを理解しています。マルチクラス問題の場合、クラスは頻度に応じて系列になります。 （y 1 y 2 ... y c ）順序付けられ

最近傍ルールは、トレーニングインスタンスが抽出される割り当てについての事前の仮定なしに、頻繁に高いパフォーマンスを生成します。これには、ポジティブケースとネガティブケースの両方のトレーニングセットが含まれています。新しいサンプルは、便利なトレーニングケースまでの距離を計算することによって定義されます。次に、その点の符号がサンプルの分類を決定します。 k-NN分類器は、k最近傍点を取得し、多数決の符号を作成することにより、この概念を強化します。タイを分割するために、kを小さく奇数として選択することがよくあります（通常は1、3、または5）。 k値を大きくすると、トレーニングデータセット内のノイズ