Algọridim na-achịkọta ọnụ bụ usoro dị mkpa n'ọhịa nke ngwuputa data na mmụta igwe. Ọ na-ezo aka na usoro mgbakọ na mwepụ na iwu e mere iji kewaa usoro data n'ime otu dị iche iche ma ọ bụ ụyọkọ, na ebumnuche nke ịchọta ụkpụrụ ma ọ bụ nhazi dị na data ahụ. A na-eji algọridim ndị a n'ọtụtụ ebe na ngwa dị iche iche, dị ka nkewa ndị ahịa, nyocha ndị ahịa, netwọk mmekọrịta, njirimara ụkpụrụ, n'etiti ndị ọzọ. N'isiokwu a, anyị ga-enyocha n'ụzọ zuru ezu ihe nchịkọta algorithm bụ, otú o si arụ ọrụ, na ụdị ndị dị adị.
1. Okwu mmalite nke nchịkọta algọridim
Clustering algọridim bụ usoro eji eme ihe na ngalaba sayensị data iji hazie data enweghị akara n'ime otu ma ọ bụ ụyọkọ. A na-eji algọridim ndị a eme ihe na mpaghara dị iche iche dị ka njirimara ụkpụrụ, nyocha netwọk mmekọrịta, ndị ahịa nkewa, n'etiti ndị ọzọ. Ebumnuche bụ isi nke nchịkọta algọridim bụ ịchọta myirịta n'etiti data na otu ya dabere na myirịta ndị ahụ, na-eme ka ọ dị mfe nyocha na ịghọta.
Enwere ụdị algorithms nchịkọta dị iche iche, nke ọ bụla nwere nke ya uru na ọghọm. Ụfọdụ n'ime algọridim ndị a na-ahụkarị bụ: k-means, DBSCAN, hierarchical na Mean Shift. Algọridim ọ bụla na-eji ụzọ dị iche iche na njirisi dị iche iche na-eme nchịkọta, ya mere ọ dị mkpa ịghọta njirimara nke algọridim ọ bụla tupu itinye ya na nhazi data.
Nchịkọta algọridim n'ozuzu na-agbaso usoro ọtụtụ ọkwa iji mee ụyọkọ. Usoro a na-agụnye nhọrọ data, ịhọrọ algọridim kwesịrị ekwesị, ịmalite centroids (n'ihe gbasara k-means), na-ekenye isi na ụyọkọ, imelite centroids, na nyochaa nchikota. Nyocha na nkọwa nke nsonaazụ bụkwa usoro dị oke mkpa na usoro nchịkọta, ebe ha na-ekwe ka e wepụta ozi bara uru na data agbakọtara.
2. Ntọala usoro ihe omimi nke nchịkọta algọridim
Clustering algọridim bụ usoro eji na nyocha data iji kewaa ihe n'ime otu ma ọ bụ otu dị iche iche. Algọridim ndị a gbadoro ụkwụ na ntọala usoro iwu na-enye ohere ịchọpụta ụkpụrụ na nhazi dị na data iji chịkọta ihe ndị yiri ya.
Otu n'ime ntọala usoro iwu na-ahụkarị na nchịkọta algọridim bụ echiche nke anya n'etiti ihe. Anya bụ ihe na-akọwa myirịta ma ọ bụ ọdịiche dị n'etiti ihe abụọ. Enwere metrik dị anya dị iche iche, dịka anya Euclidean, anya Manhattan na anya Minkowski. Metiriks ndị a na-enye gị ohere ịgbakọ anya n'etiti ihe abụọ abụọ ma chọpụta ka ha si yie ma ọ bụ dị iche.
Ntọala usoro ihe ọzọ dị mkpa na nchịkọta algọridim bụ nhọrọ nke centroids. Centroid bụ isi ihe nnọchiteanya nke otu ọ bụla ma ejiri ya gbakọọ anya n'etiti ihe ma chọpụta otu ha nọ. Algọridim ụyọkọ ndị kachasị ewu ewu, dị ka k-means na k-medoids, na-eji usoro nke ịhọrọ centroid mbụ na-enweghị usoro wee na-emelite ha ugboro ugboro ruo mgbe a ga-enweta njikọ. Enwekwara algọridim ndị ọzọ na-eji ụzọ nhọrọ centroid dị iche iche, dị ka nchịkọta nchịkọta nke hierarchical algọridim.
3. Ụdị mkpokọta mkpokọta algọridim nkịtị
Na ngalaba nke sayensị data na ọgụgụ isi, Ịchịkọta bụ usoro a na-ejikarị eme ihe iji chọpụta usoro na nhazi ezoro ezo na nhazi data. Enwere ọtụtụ ndị a na-eji dabere na njirimara na nha nke nhazi data. N'okpuru bụ atọ n'ime algọridim ndị a na-ejikarị eme ihe:
- K-pụtara: Nke a algọridim bụ otu n'ime ndị kasị ewu ewu na mfe nghọta. Ọ dabere n'echiche nke ikenye isi data na k otu, ebe k bụ nọmba edobere nke onye ọrụ kọwara. A na-eme algọridim n'otu oge, na-ebuli ọnọdụ nke centroids (isi ihe nnọchi anya nke otu ọ bụla) ruo mgbe a ga-enweta njikọ. Ọ bara uru karịsịa mgbe data na-ekesa nke ọma na otu dị iche iche hà nhata n'ogo.
- DBSCAN: N'adịghị ka K- pụtara algọridim, DBSCAN (Njikọta Ngwa nke Ngwa nwere mkpọtụ) anaghị achọ ọnụọgụ ụyọkọ k dị ka ntinye. Kama, ọ na-achọpụta mpaghara isi ihe dị na oghere data. A na-achịkọta isi ndị dị nso na mpaghara, ebe a na-ewere isi ihe ndị dịpụrụ adịpụ bụ mkpọtụ. Ọ na-adị irè karịsịa n'ịchọpụta otu dị iche iche nke ọdịdị na nha aka ike na nhazi data nwere mpaghara njupụta na-agbanwe agbanwe.
- Nchịkọta usoro nhazi: Algọridim a na-emepụta usoro nhazi nke data, ebe a na-ewere ebe data ọ bụla dị ka ụyọkọ n'otu n'otu na mbụ wee jiri nwayọọ nwayọọ jikọta na ụyọkọ buru ibu. Enwere ụzọ abụọ a na-esi abịa na nchịkọta ndị isi: mkpokọta agglomerative na nchịkọta nkewa. Nke mbụ na-amalite site n'otu n'otu wee jikọta ha ka ọ bụrụ ụyọkọ buru ibu, ebe nke ikpeazụ na-amalite site na otu ụyọkọ nwere isi ihe niile wee kewaa ha n'ime obere obere ụyọkọ.
4. Njirimara nke nchịkọta algọridim
Algọridim ụyọkọ bụ ngwa dị mkpa na nyocha data, ebe a na-eji ha ekewa ihe n'ime otu ma ọ bụ nhazi nwere njirimara yiri ya. Algọridim ndị a dabere na usoro na ụzọ dị iche iche, enwere ike iji ya na mpaghara dị iche iche dịka Amamịghe echiche, Ngwuputa data, bioinformatics na ọtụtụ mpaghara ndị ọzọ.
Otu n'ime njirimara kachasị mkpa nke nchịkọta algọridim bụ ikike ha nwere ịchọpụta usoro na nhazi zoro ezo na data. Algọridim ndị a na-eji nha dị iche iche nke myirịta ma ọ bụ anya dị iche iche iji chọpụta ihe ndị a ga-achịkọta ọnụ. Ụfọdụ n'ime ụzọ a na-ejikarị eme ihe na nchịkọta algọridim gụnyere usoro k-means, agglomerative hierarchy algọridim, na DBSCAN algọridim.
Na mgbakwunye na ike ịchịkọta ihe ndị yiri ya, ụyọkọ algọridim ga-adịkwa irè n'ihe gbasara arụmọrụ na scalability. Ka usoro data na-eto na nha, ọ dị oke mkpa na nchịkọta algọridim nwere ike ijikwa nnukwu data rụọ ọrụ nke ọma. Ụfọdụ algọridim na-eji usoro nlele ma ọ bụ echiche dị mfe iji mee ka usoro nchịkọta dị ngwa ngwa, ebe a na-emepụta algọridim ndị ọzọ ka ọ bụrụ nke a na-ejikọta ma na-agba ọsọ. na usoro ekesa.
5. Usoro nke na-eme ihe nchịkọta algọridim
Ọ nwere usoro usoro nke na-enye gị ohere idozi nsogbu ahụ n'usoro na nke ọma. N'okpuru bụ ndị isi nzọụkwụ Iji mee usoro a:
1. Nkwadebe data: Nzọụkwụ a gụnyere ịnakọta na ịkwadebe data nke a ga-eji na nchịkọta nchịkọta. Ọ dị mkpa iji nyochaa ogo nke data ahụ ma rụọ ọrụ ihicha ma ọ bụ nhazi ọ bụla dị mkpa. Na mgbakwunye, ọ bụ ihe amamihe dị na ya ịhazi data ahụ, ọkachasị ma ọ bụrụ na ọ nwere nha dị iche iche.
2. Nhọrọ na nhazi algorithm: N'ime usoro a, a ghaghị ịhọrọ usoro nchịkọta kachasị mma maka nhazi data na ebumnuche nke nyocha. Enwere ụdị nchikota algọridim dị iche iche, dị ka k-means, DBSCAN, na hierarchical, n'etiti ndị ọzọ. Ozugbo ahọpụtara algọridim, a ga-edozi paramita na nhazi dịka mkpa dị mkpa nke nsogbu ahụ siri dị.
3. Algorithm ogbugbu: Ozugbo akwadoro data ma hazie algọridim, a na-eme usoro nchịkọta. N'oge usoro a, algọridim na-ekenye ihe atụ data ọ bụla na otu ma ọ bụ ụyọkọ, dabere na njirisi dị ka anya n'etiti isi ihe ma ọ bụ myirịta nke njirimara. Mmezu nke algọridim nwere ike ịchọ ọtụtụ ntugharị ruo mgbe ọ jikọtara na ngwọta kachasị mma.
Na nchịkọta, ọ na-agụnye nkwadebe nke data, nhọrọ na nhazi nke algọridim, na n'ezie ogbugbu nke algọridim. Nke ọ bụla n'ime usoro ndị a dị oke mkpa iji nweta nsonaazụ a pụrụ ịdabere na ya na nke bara uru na nchịkọta nchịkọta. Ọ dị mkpa ịghọta ọrụ na ntinye nke algorithms nchịkọta dị iche iche, yana data achọrọ, ịhọrọ ụzọ kachasị mma na nke ọ bụla.
6. Nyocha na nhọrọ nke nchịkọta algọridim
La ọ bụ usoro isi na ngalaba mmụta igwe na ngwuputa data. Iji nweta ụyọkọ nke ọma na nke ziri ezi, ọ dị mkpa iji nyochaa algọridim dị iche iche wee họrọ nke kachasị adabara maka nhazi data na ebumnuche ọrụ.
Enwere ọtụtụ metrik na usoro iji nyochaa ma tulee nsonaazụ nke mkpokọta algọridim. Ụfọdụ n'ime metrik ndị a na-ahụkarị gụnyere ịdị ọcha, entropy, ndenye aha Rand emeziri, na anya Silhouette. Metrịk ndị a na-enye anyị ohere inyocha ogo nke otu ndị ewepụtara na nkewa dị n'etiti ha.
Ka ịhọrọ usoro nchịkọta algorithm kacha dabara adaba, ọ dị mkpa ịtụle njirimara ndị dị ka scalability, uche maka ndị na-apụ apụ, nkọwa, na mkpa mgbakọ na mwepụ. Enwere ike iji usoro dị ka nkwenye gafere na nyocha data nyocha iji nyochaa ma tụnyere algọridim n'ọtụtụ akụkụ ma họrọ nke kachasị mma maka nsogbu dị n'aka.
7. Ngwa ikpe nke clustering algọridim
A na-eji usoro mkpokọta mkpokọta n'ọtụtụ ebe n'akụkụ dị iche iche iji hazie na ịhazi usoro data. N'isiokwu a, anyị ga-enyocha 7 ngwa ngwa ngwa nke algọridim ndị a na otu esi eme ya iji dozie nsogbu ụfọdụ.
1. Nkebi nke ndị ahịa: Ịchịkọta algọridim nwere ike inyere ụlọ ọrụ aka ịmata otu ndị ahịa nwere àgwà ndị yiri ya, na-enye ozi bara uru maka atụmatụ ahịa ahaziri iche. Dịka ọmụmaatụ, ịnwere ike iji algọridim k- pụtara ijikọta ndị ahịa dabere na mmasị ịzụrụ ihe ma ọ bụ omume ịntanetị.
2. Nyocha netwọk mmekọrịta: Enwere ike itinye usoro nchịkọta nchịkọta na nyocha netwọk mmekọrịta iji chọpụta obodo ma ọ bụ otu ndị ọrụ nwere mmasị yiri ya. Nke a nwere ike ịba uru maka mkpọsa ahịa ezubere iche ma ọ bụ nchọpụta obodo na netwọk mmekọrịta ibu. Ụfọdụ algọridim na-ewu ewu maka ikpe a bụ Aha ya bụ Louvain o Nchịkọta nhazi ọkwa.
3. Nchọpụta Anomaly: Enwere ike iji ụyọkọ algọridim chọpụta ihe adịghị mma na nhazi data. Nke a bara uru karịsịa na mpaghara dịka nchọpụta aghụghọ ma ọ bụ nchekwa kọmputa. Dịka ọmụmaatụ, algọridim DBSCAN nwere ike ịchọpụta isi data na-esiteghị na ọtụtụ ndị otu ọ bụla, nke nwere ike igosi omume enyo.
8. Uru na adịghị ike nke nchịkọta algọridim
Ịchịkọta algọridim bụ ngwá ọrụ siri ike maka ịchọta ụkpụrụ na ịchọpụta otu nwere uru na nhazi data. Otú ọ dị, dị ka usoro ọ bụla, ha nwekwara uru na ọghọm ya. Nke a bụ ụfọdụ ihe ị ga-atụle mgbe ị na-eji ụyọkọ algọridim:
- Ventajas:
- Nchịkọta algọridim na-eme ka o kwe omume ịchọpụta ihe owuwu zoro ezo na data, nke nwere ike ibute echiche na nghọta ọhụrụ.
- Ha bara uru maka nkewa ndị ahịa, nchọpụta aghụghọ, nhazi akwụkwọ na ọtụtụ ngwa ndị ọzọ ebe ọ dị mkpa ijikọ data yiri ya.
- Ha na-ekwe ka a na-eme nyocha nyocha na nnukwu data data, na-eme ka nghọta na nhazi ozi.
- ọghọm:
- Ụfọdụ algọridim ngụkọta nwere ike ịdị ọnụ ọnụ ma na-ewe oge iji na-agba ọsọ na nnukwu data.
- Ọ ga-ekwe omume ịnweta nsonaazụ dị iche iche dabere na nchịkọta algorithm ejiri na paramita ahọpụtara, nke na-egosi ogo ụfọdụ nke isiokwu na nkọwa nke nsonaazụ ya.
- Ọ dị mkpa inwe ihe ọmụma mbụ nke data na ọdịdị nke nsogbu ahụ iji họrọ usoro nchịkọta kwesịrị ekwesị na algọridim ma mezie parampat kacha mma.
Na nchịkọta, nchịkọta algọridim bụ ngwá ọrụ dị ike maka nyocha na nyochaa nhazi data. Otú ọ dị, ọ dị mkpa iburu n'uche uru na ọghọm nke algọridim ndị a iji zere nkọwa na-ezighị ezi ma hụ na e nwetara nsonaazụ a pụrụ ịdabere na ya.
9. K-pụtara ụyọkọ algọridim: obibia na ọrụ
K- pụtara ụyọkọ algọridim bụ otu n'ime ụzọ kachasị ewu ewu ejiri na ngwuputa data na mmụta igwe. Ebumnuche ya bụ ịchịkọta data edobere n'ime K dị iche iche dabere na njirimara ha yiri ya. Ọ bụ ezie na mmejuputa ya nwere ike ịdị mgbagwoju anya, ịghọta ụzọ ya na ọrụ bụ isi nwere ike inye aka dị ukwuu maka ngwa gị. A kọwara usoro mkpokọta nke K-pụtara ụyọkọ algọridim n'okpuru:
1. Nhọrọ centroid: Nzọụkwụ mbụ bụ ịhọrọ K centroids na-enweghị usoro ma ọ bụ jiri ụfọdụ atụmatụ akọwapụtara. Centroid bụ isi ihe nnọchianya n'ime otu ọ bụla.
2. Oke isi: A na-edezi ebe data ọ bụla na centroid kacha nso dabere na nha anya, na-abụkarị ebe Euclidean dị. N'ụzọ dị otú a, a na-emepụta ìgwè ndị mbụ.
3. Mmelite Centroid: Mgbe ekenyechara isi ihe na centroids, a na-emegharị centroid dị ka etiti nke isi ihe dị n'otu ọ bụla. A na-emeghachi usoro a ruo mgbe centroids agaghịkwa eme nke ọma.
10. Algorithm ụyọkọ nke hierarchical: nyocha na ngwa
Ọyọkọ ụyọkọ algọridim bụ usoro a na-ejikarị eme ihe na ngwuputa data na nyocha data iji kewaa ihe ma ọ bụ data n'ime otu. N'adịghị ka ndị ọzọ clustering algọridim, hierarchical ụzọ na-achọ iwulite a hierarchy nke otu, ebe ọ bụla ihe ma ọ bụ data nwere ike ekenye ọtụtụ otu dabere na ya myirịta. Algọridim a bara uru karịsịa ma ọ bụrụ na ị nweghị ozi mbụ gbasara nhazi nke data ma ịchọrọ inyocha ohere nchịkọta dị iche iche.
Enwere ike kewaa usoro nchịkọta nchịkọta ọkwa n'ime ụzọ abụọ bụ isi: agglomerative na nkewa. Usoro agglomerative na-amalite site na ihe ọ bụla ma ọ bụ data dị ka otu n'otu n'otu wee jikọta ndị kacha nso ruo mgbe enwetara otu. N'aka nke ọzọ, usoro nkewa na-amalite site na otu nwere ihe niile ma ọ bụ data wee kewaa ha ugboro ugboro ruo mgbe enwetara otu n'otu n'otu. Ụzọ abụọ a dabere na matriks myirịta nke na-anọchite anya mmekọrịta dị n'etiti ihe ma ọ bụ data, ma jiri usoro nchịkọta iji gbakọọ ebe dị n'etiti otu na ihe.
Usoro nchịkọta usoro nhazi algorithm nwere ngwa dị iche iche na mpaghara dị iche iche dịka bayoloji, ọgwụ, akụnụba na sayensị ihe. Na bayoloji, dịka ọmụmaatụ, algọridim a na-eji ekewa ụdị dị iche iche dabere na mkpụrụ ndụ ihe nketa ma ọ bụ ọdịdị ọdịdị ha. Na nkà mmụta ọgwụ, a na-etinye ya na ndị ọrịa otu nwere àgwà yiri ya ma chọpụta usoro ọrịa. Na akụ na ụba, a na-eji ya kewaa ahịa wee nyochaa omume ndị ahịa. Na na sayensị akụrụngwa, a na-eji ya ekewa ihe dabere na njirimara anụ ahụ na kemịkal ha. Ngwa ndị a dị ọtụtụ na nchịkọta usoro nchịkọta algorithm bụ ngwa na-agbanwe agbanwe ma dị ike maka nyocha na nhazi data n'ọtụtụ ebe dị iche iche.
Algorithm 11. Density Clustering Algorithm: Nlele zuru ezu
Njupụta njupụta algọridim bụ usoro a na-ejikarị eme ihe n'ọhịa nke ngwuputa data na mmụta igwe. Ọ dabere n'echiche nke ikpokọta ihe dabere na ịdị nso ha na njupụta na oghere data. N'adịghị ka usoro nchịkọta ụyọkọ ndị ọzọ, dị ka k-means, njupụta njupụta algọridim anaghị achọ ịkọwapụta ọnụọgụ ụyọkọ nke mbụ, nke na-eme ka ọ baa uru karịsịa n'ọnọdụ ebe ozi a adịghị.
Nchịkọta njupụta algọridim na-aga n'ihu n'ọtụtụ usoro. Nke mbụ, a na-agbakọ njupụta nke ihe ọ bụla dị na nhazi data. Nke a enwere ike ịme ya iji usoro dị iche iche, dị ka ebe dị anya Euclidean ma ọ bụ ọrụ njupụta kernel. Na-esote, a na-ahọrọ ihe mkpụrụ osisi ka ọ bụrụ mmalite maka ịmepụta ụyọkọ ọhụrụ. Dị ka a na-enyocha isi ihe ndị agbata obi nke ihe mbụ a, ndị na-emezu ihe ụfọdụ njupụta ka a na-agbakwunye na ụyọkọ ahụ, dị ka ịgafe ọnụ ụzọ akọwara.
Ozugbo emechara ụyọkọ, a na-emeghachi usoro a ka ịchọta ụyọkọ ọhụrụ n'ime data fọdụrụ, ruo mgbe enyochala ihe niile. Ụyọkọ ndị na-esi na ya pụta nwere ike inwe ụdị aka ike ma ọ bụchaghị na ha ga-abụ otu nha. Ọzọkwa, a na-ewere ihe ndị na-adabaghị njupụta njupụta ka ọ bụrụ akụkụ nke ụyọkọ bụ mkpọtụ ma kpọọ ya aha ya.
12. Algọridim ngụkọ nke dabeere na ihe: ụkpụrụ na ngwa
Algọridim ngụkọ dabere n'ụkpụrụ: A makwaara dị ka urughuru swarm optimization (PSO) algọridim, ọ bụ usoro nchịkọta nke dabere na ịme anwansị nke omume nke oke irighiri ihe. Ihe ndị a na-enyocha oghere ọchụchọ na-achọ ihe ngwọta kachasị mma, na-emegharị na ịmụta site na gburugburu ha.
Algọridim na-ejikọta urughuru achọpụtala ngwa dị iche iche dị n'ọhịa Amamịghe echiche na data sayensị. Ejirila ya nke ọma na nsogbu nke njirimara ụkpụrụ, nhazi data, nyocha onyonyo na nchọpụta anomaly, n'etiti ndị ọzọ. Ịdị irè ya dabeere n'ikike ya ịchọta ngwọta ịdị mma Dị elu na ọsọ nke njikọta ya.
Mmejuputa atumatu nke usoro nchikota nke nchikota nwere otutu usoro. Nke mbụ, a na-ebute ọtụtụ irighiri irighiri ihe nwere ọnọdụ enweghị usoro na ọsọ dị n'ime oghere ọchụchọ. A na-enyocha ogo nke urughuru nke ọ bụla site na iji ọrụ ebumnobi na-atụle ịdị mma ya. Ka ụmụ irighiri ihe na-agafe na oghere ọchụchọ, a na-emelite ọsọ ha na ọnọdụ ha dabere na ahụmịhe nke ha na nke ndị agbata obi ha. A na-emeghachi usoro a ruo mgbe a ga-enweta ọnọdụ nkwụsị nke akọwara, dị ka ọnụ ọgụgụ kachasị elu nke iterations ma ọ bụ nchikota na-eju afọ.
13. Ịchịkọta algọridim n'ịmụ igwe
A na-eji ha ekewa na hazie data n'ime otu ma ọ bụ ụyọkọ na-ekerịta njirimara yiri ya. Algọridim ndị a dị mkpa maka nyochaa nnukwu data setịpụ na inweta isi nghọta na ụkpụrụ na mmekọrịta. N'okpuru bụ isi usoro ị ga-eso iji mejuputa.
1. Kọwaa ebumnobi nke otu a: Tupu ịmalite, ọ dị mkpa iguzobe ebumnuche akọwapụtara nke nyocha ahụ. Kedu ihe a na-atụ anya inweta site na data agbakọtara? Nke a ga-enyere aka n'ịhọrọ algorithm ziri ezi iji mezuo ihe ndị a chọrọ.
2. Họrọ algọridim kwesịrị ekwesị: Enwere algọridim ụyọkọ dị iche iche, nke ọ bụla nwere njirimara na ngwa nke ya. Ụfọdụ n'ime algọridim ndị a na-ahụkarị gụnyere K-Means algọridim, DBSCAN algọridim, na hierarchical algọridim. Ọ dị mkpa ịghọta uru na ọghọm nke algọridim ọ bụla iji họrọ nke kacha mma dabere na ụdị data na ebumnuche nke nyocha.
- K-Means algọridim na-arụ ọrụ nke ọma n'ijikwa nnukwu data setịpụ ma dị mma maka ịchọta otu gburugburu na data ahụ.
- Algọridim DBSCAN bara uru maka ịchọta ụyọkọ ndị na-emebeghị ka ọ bụrụ nke na-adịghị enwe mmetụta nke ndị na-apụ apụ.
- Enwere ike iji usoro nhazi usoro iji chọpụta otu dị n'ọkwa dị iche iche, site na nnukwu ụyọkọ ruo n'obere ụyọkọ pụrụ iche.
3. Kwadebe data: Tupu itinye usoro nchịkọta algorithm ọ bụla, ọ dị mkpa ịkwadebe data. Nke a gụnyere iwepụ data na-efu efu, imezi mgbanwe ndị na-agbanwe agbanwe, na ịhọrọ atụmatụ ndị dị mkpa. Na mgbakwunye, ọ dị mkpa inyocha na ịghọta data ahụ iji chọpụta mkpọtụ ọ bụla ma ọ bụ mpụta nwere ike imetụta nsonaazụ nchịkọta.
14. Echiche n'ọdịnihu na nchịkọta algọridim
Ogige nke nchịkọta algọridim hụrụ nnukwu uto na afọ ndị na-adịbeghị anya ma na-atụ anya na ọ ga-aga n'ihu na-etolite n'ọdịnihu. N'akụkụ a, anyị ga-enyocha ụfọdụ echiche na ọganihu n'ọdịnihu nke nwere ike imetụta mmepe nke nchịkọta nchịkọta nke ọma na nke ziri ezi.
1. Ịkwalite arụmọrụ mgbakọ na mwepụ: Otu n'ime isi ihe ịma aka na nchịkọta algọridim bụ scalability, karịsịa mgbe ị na-emeso nnukwu data data. N'ọdịnihu, a na-atụ anya na a ga-enwe ọganihu na njikarịcha na usoro nhazi nke na-enye ohere maka nhazi ngwa ngwa na nke ọma. A ga-enweta nke a site na iji algọridim ọkaibe na usoro nhazi ekesa.
2. Njikọ nke usoro mmụta igwe: Ọtụtụ algọridim nke nchịkọta dị adị na-adabere n'ụkpụrụ ndekọ ọnụ ọgụgụ na heuristic. Agbanyeghị, n'ọdịnihu, a na-atụ anya na a ga-ejikọta usoro mmụta igwe, dị ka mmụta miri emi, iji kwalite izi ezi na ibu amụma nke nchịkọta algọridim. Nke a ga-ekwe ka a chọpụta usoro dị mgbagwoju anya na nke dị nro na data ahụ, nke n'aka nke ya nwere ike inwe mmetụta dị ukwuu na mpaghara dị iche iche, dị ka nyocha data na ọgụgụ isi.
3. Lekwasị anya na nkọwa na nyocha nke nsonaazụ: Ka nchịkọta algọridim na-adịwanye mgbagwoju anya, ọ dị mkpa ịghọta na nyochaa nsonaazụ nke algọridim ndị a mepụtara. N'ọdịnihu, a na-atụ anya na a ga-elekwasị anya na-emepe emepe ụzọ iji nyochaa na tụnyere àgwà nke nchịkọta nchịkọta, yana nkọwa nke ụyọkọ ndị na-esi na ya pụta. Nke a ga-adị mkpa iji hụ na ntụkwasị obi na uru nke nchịkọta algọridim dị na ngwa na mpaghara dị iche iche.
Na nkenke, ha na-ekwe nkwa. Site n'ọganihu na arụmọrụ mgbakọ na mwepụ, ntinye nke usoro mmụta igwe, na ilekwasị anya na nkọwa na nleba anya nke nsonaazụ, a na-atụ anya na nchịkọta algọridim ga-esiwanye ike ma na-agbanwe agbanwe n'ọdịnihu.
N'ikpeazụ, otu algọridim na-achịkọta bụ ngwá ọrụ dị mkpa na ngalaba nyocha data na ntinye ederede. Site na ngwa ya, ọ ga-ekwe omume ịchọpụta usoro na usoro zoro ezo na nhazi data dị mgbagwoju anya, na-enye ohere ịghọta ozi nke ọma na ime mkpebi ndị ziri ezi.
Algọridim ndị a na-eji usoro mgbakọ na mwepụ dị iche iche na-achọpụta myirịta na ndịiche dị n'etiti ihe ndị dị n'usoro data, wee chịkọta ha n'ime otu ma ọ bụ ụyọkọ. N'ime algọridim ndị a na-ejikarị eme ihe bụ K- mean, clustering algorithm na DBSCAN.
Ọ dị mkpa ime ka ọ pụta ìhè na nhọrọ nke nchịkọta nchịkọta kwesịrị ekwesị algorithm ga-adabere n'ọtụtụ ihe, dị ka ụdị data, nha nke data setịpụrụ, ọnụ ọgụgụ nke ụyọkọ chọrọ, n'etiti ndị ọzọ. Ọzọkwa, ọ dị oke mkpa inwe ezigbo ihe ọmụma banyere ngalaba nsogbu ma mee nyocha nke ọma nke nsonaazụ enwetara.
Na nchịkọta, nchịkọta algọridim bụ ngwá ọrụ dị mkpa maka nyocha data na nkewa ozi. Ngwa ziri ezi na nghọta ya na-enye ohere iwepụta ihe ọmụma na njirimara nke usoro ezoro ezo na nhazi data, si otú a na-enye aka na ọganihu nke nkà mmụta sayensị dị iche iche na nkà na ụzụ.
Abụ m Sebastián Vidal, onye injinia kọmpụta nwere mmasị na teknụzụ na DIY. Ọzọkwa, abụ m onye okike tecnobits.com, ebe m na-ekerịta nkuzi iji mee ka nkà na ụzụ nwetakwuo ohere na nghọta maka onye ọ bụla.