داده‌کاوی و انواع الگوریتم‌های آن – ساده و جامع

در این مقاله از سری مقالات مجله پی استور به توضیح و تشریح داده‌کاوی و انواع الگوریتم‌های آن می پردازیم و مباحث مهم از کاربرد تا چالش‌های آن را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

مقدمه

داده‌کاوی «Data Mining» فرآیند کشف الگوها، روابط و اطلاعات مفید از میان حجم عظیمی از داده‌ها است. این فناوری به عنوان بخشی از حوزه بزرگتر یادگیری ماشین «Machine Learning» و علم داده «Data Science» شناخته می‌شود و برای تبدیل داده‌های خام به دانش قابل استفاده به کار می‌رود. با توجه به گسترش سریع داده‌ها در حوزه‌های مختلف، داده‌کاوی اهمیت زیادی پیدا کرده است و در زمینه‌هایی مانند بازاریابی، پزشکی، امنیت اطلاعات و تحلیل بازار کاربرد دارد.

مراحل اصلی در فرآیند داده‌کاوی

فرآیند داده کاوی شامل سه مرحله اصلی است که در ادامه به تشریح هر کدام از این مراحل پرداخته می‌شود.

۱- جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف و آماده‌سازی آن‌ها برای تجزیه و تحلیل است. داده‌ها می‌توانند ساختاریافته (مانند جداول دیتابیس‌ها) یا غیرساختاریافته (مانند متون و تصاویر) باشند. آماده‌سازی داده‌ها شامل رفع ناسازگاری‌ها، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای تجزیه و تحلیل است.

۲- پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها

پاک‌سازی داده‌ها به شناسایی و حذف مقادیر گمشده یا داده‌های نادرست اختصاص دارد. در این مرحله، توقف‌کلمات حذف می‌شوند، داده‌ها نرمال‌سازی می‌شوند و ویژگی‌های نامربوط حذف می‌گردند.

۳- انتخاب ویژگی‌ها و کاهش ابعاد

انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی و کاهش ابعاد داده‌ها باعث بهبود سرعت و دقت الگوریتم‌ها می‌شود. روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شوند.

انواع الگوریتم‌های داده‌کاوی

طبقه‌بندی‌های مختلفی برای انواع الگوریتم‌های داده کاوی در نظر گرفته شده است اما به طور کلی می‌توان این الگوریتم‌ها را در ۵ طبقه اصلی در نظر گرفت.

 الگوریتم‌های طبقه‌بندی یا Classification

الگوریتم‌های طبقه‌بندی «Classification» برای دسته‌بندی داده‌ها به یکی از چند دسته ممکن استفاده می‌شوند. هدف از طبقه‌بندی، ساخت مدلی است که بتواند از ویژگی‌های ورودی داده‌ها استفاده کرده و دسته یا برچسب مناسبی برای آن داده‌ها پیش‌بینی کند.

معرفی انواع الگوریتم های داده کاوی – آشنایی با ۷ دسته مهم الگوریتم های داده کاوی

کلیک کنید

این الگوریتم‌ها ابتدا روی مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی که شامل ویژگی‌ها و برچسب‌های از پیش تعیین شده هستند، آموزش می‌بینند. سپس پس از آموزش مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی برچسب داده‌های جدید استفاده کرد. از الگوریتم‌های مهم طبقه‌بندی می‌توان موارد زیر را در نظر گرفت.

• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): یک الگوریتم ساده و مؤثر برای مسائل طبقه‌بندی دودویی است.
• ماشین بردار پشتیبان (SVM – Support Vector Machine): الگوریتمی قدرتمند که سعی می‌کند داده‌ها را با یک ابرصفحه (Hyperplane) به بهترین شکل ممکن جدا کند.
• درخت تصمیم (Decision Tree): الگوریتمی که از ساختار درختی برای مدل‌سازی استفاده می‌کند و به سادگی قابل تفسیر است.
• جنگل تصادفی (Random Forest): ترکیبی از چندین درخت تصمیم برای بهبود عملکرد و کاهش بیش‌برازش.
• K نزدیک‌ترین همسایه‌ها (K-Nearest Neighbors – KNN): الگوریتمی که بر اساس نزدیکی داده‌های جدید به داده‌های آموزشی برچسب مناسب را تعیین می‌کند.
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks): مدل‌های پیچیده‌تری که با الهام از ساختار مغز انسان طراحی شده‌اند و می‌توانند مسائل پیچیده را حل کنند.
• Naive Bayes: الگوریتمی بر اساس قضیه بیز با فرض استقلال بین ویژگی‌ها که برای مسائل مختلف طبقه‌بندی مناسب است.

الگوریتم‌های خوشه‌بندی یا Clustering

الگوریتم‌های خوشه‌بندی «Clustering» برای گروه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مختلف براساس شباهت‌ها و ویژگی‌های مشترک آن‌ها استفاده می‌شوند. برخلاف الگوریتم‌های طبقه‌بندی که نیاز به داده‌های دارای برچسب دارند، خوشه‌بندی یک روش یادگیری بدون نظارت است و نیازی به برچسب‌های از پیش تعیین‌شده ندارد.

انواع خوشه بندی در داده کاوی — معرفی ۶ نوع خوشه بندی پر کاربرد

کلیک کنید

هدف از خوشه‌بندی این است که داده‌ها را به گروه‌هایی تقسیم کند به گونه‌ای که داده‌های درون هر خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر داشته باشند و تفاوت آن‌ها با داده‌های خوشه‌های دیگر بیشترین باشد. الگوریتم‌های خوشه‌بندی تلاش می‌کنند تا ساختارهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند. از مهم‌ترین الگوریتم‌های این طبقه می توان الگوریتم های زیر را عنوان کرد:

• الگوریتم K-Means: داده‌ها را به تعداد مشخصی خوشه تقسیم می‌کند (تعداد خوشه‌ها از پیش تعیین شده است). هر داده به نزدیک‌ترین مرکز خوشه تخصیص داده می‌شود و مراکز خوشه‌ها به‌روزرسانی می‌شوند تا زمانی که همگرایی رخ دهد.
• الگوریتم میانگین-شیفت (Mean-Shift): مراکز خوشه‌ها را با جابه‌جایی به سمت نقاط پرتراکم‌تر داده‌ها تغییر می‌دهد. تعداد خوشه‌ها به صورت خودکار تعیین می‌شود.
• الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering): به صورت درختی (Dendrogram) داده‌ها را خوشه‌بندی می‌کند که می‌تواند به دو نوع تجمیعی (Bottom-Up) و تفکیکی (Top-Down) باشد.
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): خوشه‌بندی بر اساس تراکم داده‌ها که می‌تواند خوشه‌هایی با شکل‌های مختلف را شناسایی کند و داده‌های نویزی را به عنوان نقاط بیرونی شناسایی کند.
• Gaussian Mixture Model (GMM): داده‌ها را با استفاده از ترکیبی از توزیع‌های نرمال مدل می‌کند و احتمالاتی برای عضویت داده‌ها در خوشه‌ها تعیین می‌کند.

الگوریتم‌های قوانین انجمنی یا Association Rule Mining

الگوریتم‌های قوانین انجمنی «Association Rule Mining» برای کشف روابط و الگوهای جالب و معنادار بین مجموعه‌ای از آیتم‌ها در یک پایگاه داده بزرگ استفاده می‌شوند. هدف اصلی این الگوریتم‌ها یافتن قوانین شرطی از نوع If-Then بین آیتم‌ها است که به تحلیل هم‌زمانی و هم‌رخدادی آیتم‌ها کمک می‌کند.

سمینار روش های پیش بینی و تخمین نقص نرم افزار با استفاده از داده کاوی

کلیک کنید

الگوریتم‌های قوانین انجمنی به دنبال پیدا کردن الگوهایی هستند که نشان دهند اگر آیتم‌های خاصی در یک تراکنش یا مجموعه داده حضور داشته باشند، احتمال حضور آیتم‌های دیگر چقدر است. برای تعیین اینکه یک قانون چقدر قوی یا معنادار است، از معیارهایی مانند پشتیبانی (Support)، اعتماد (Confidence) و ارتقا (Lift) استفاده می‌شود.

• الگوریتم Apriori: یکی از شناخته‌شده‌ترین الگوریتم‌های کشف قوانین انجمنی است. با استفاده از خاصیت تکرارپذیری (اگر مجموعه‌ای از آیتم‌ها نادر باشد، تمام زیرمجموعه‌های آن نیز نادر هستند) به کاهش تعداد ترکیب‌های ممکن کمک می‌کند. ابتدا مجموعه‌های آیتم‌های تک‌عنصری پر تکرار را پیدا کرده و سپس به تدریج آیتم‌های بیشتری را ترکیب می‌کند تا مجموعه‌های بزرگ‌تر کشف شوند.
• الگوریتم FP-Growth: از یک ساختار داده به نام FP-tree (Frequent Pattern Tree) برای فشرده‌سازی پایگاه داده و کشف مجموعه‌های پرتکرار بدون نیاز به تولید همه ترکیب‌های ممکن استفاده می‌کند.
  سریع‌تر از الگوریتم Apriori عمل می‌کند، به‌ویژه در پایگاه داده‌های بزرگ.

الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)

الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) الگوریتم‌هایی در حوزه یادگیری ماشین و آمار هستند که برای مدل‌سازی و پیش‌بینی روابط بین متغیرها استفاده می‌شوند. برخلاف الگوریتم‌های طبقه‌بندی که دسته‌بندی‌های گسسته را پیش‌بینی می‌کنند، الگوریتم‌های رگرسیون معمولاً برای پیش‌بینی متغیرهای پیوسته و مقداری به کار می‌روند.

پاورپوینت رگرسیون خطی در یادگیری ماشین

کلیک کنید

هدف اصلی الگوریتم‌های رگرسیون یافتن رابطه ریاضی بین متغیر مستقل (یا متغیرهای مستقل) و متغیر وابسته است تا بتوان از این رابطه برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده کرد. این مدل‌ها تلاش می‌کنند تا مقدار متغیر خروجی را بر اساس ورودی‌های موجود با حداقل خطای ممکن پیش‌بینی کنند.

• رگرسیون خطی (Linear Regression): ساده‌ترین نوع رگرسیون است که سعی می‌کند خط مستقیمی پیدا کند که بهترین تطابق را با داده‌ها داشته باشد.
• رگرسیون چندگانه (Multiple Linear Regression): نوعی از رگرسیون خطی که شامل چندین متغیر مستقل است.
• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): نوعی رگرسیون که برای پیش‌بینی متغیر وابسته دودویی استفاده می‌شود. علی‌رغم نام آن، برای طبقه‌بندی به کار می‌رود و خروجی آن احتمالی بین ۰ و ۱ است.
• رگرسیون پلی‌نومیال (Polynomial Regression): نوعی رگرسیون خطی تعمیم‌یافته که در آن مدل به صورت چندجمله‌ای از متغیر مستقل ساخته می‌شود. به‌ویژه برای داده‌هایی با رابطه غیرخطی مناسب است.
• رگرسیون Ridge و Lasso: نوعی رگرسیون خطی با اضافه کردن جمله‌های پنالتی (تنظیم) برای جلوگیری از بیش‌برازش.
• رگرسیون Ridge: از جریمه L2 استفاده می‌کند و ضرایب را کوچک می‌کند اما به صفر نمی‌رساند.
• رگرسیون Lasso: از جریمه L1 استفاده می‌کند و می‌تواند برخی ضرایب را دقیقاً صفر کند، که به انتخاب ویژگی کمک می‌کند.
• رگرسیون SVR (Support Vector Regression): نسخه‌ای از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته. تلاش می‌کند نقاط داده را در یک باند مشخص در اطراف خط رگرسیون جای دهد.
• رگرسیون تصمیم‌گیری درختی (Decision Tree Regression): داده‌ها را به شکل یک درخت تصمیم دسته‌بندی می‌کند و برای هر برگ پیش‌بینی مجزا انجام می‌دهد. به‌ویژه برای مسائل پیچیده و غیرخطی مناسب است.
• رگرسیون بیزین (Bayesian Regression): از احتمال بیز برای تخمین پارامترهای مدل استفاده می‌کند. این نوع رگرسیون می‌تواند عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها را نیز اندازه‌گیری کند.

الگوریتم‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

الگوریتم‌های کاهش ابعاد «Dimensionality Reduction» الگوریتم‌هایی در حوزه یادگیری ماشین و تحلیل داده هستند که برای کاهش تعداد ویژگی‌ها (ابعاد) در مجموعه داده‌ها به کار می‌روند، در حالی که اطلاعات مهم و ساختار کلی داده‌ها حفظ می‌شود. این فرآیند به ساده‌تر کردن مدل‌ها، کاهش حجم محاسباتی و افزایش کارایی در الگوریتم‌های یادگیری کمک می‌کند.

انتخاب ویژگی با الگوریتم رقابت استعماری در متلب

کلیک کنید

• تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA – Principal Component Analysis): یکی از مشهورترین الگوریتم‌های کاهش ابعاد است. داده‌ها را به مجموعه‌ای از مؤلفه‌های اصلی که از ترکیب خطی ویژگی‌های اولیه تشکیل شده‌اند، تبدیل می‌کند. مؤلفه‌های اصلی به ترتیب واریانس مرتب می‌شوند و تنها مؤلفه‌هایی که بیشترین واریانس را دارند نگه داشته می‌شوند.
• تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA – Independent Component Analysis): برای کاهش ابعاد داده‌ها و شناسایی مؤلفه‌های آماری مستقل استفاده می‌شود. بیشتر در مسائل پردازش سیگنال مانند جداسازی منابع کور (Blind Source Separation) به کار می‌رود.
• تجزیه مقادیر منفرد (SVD – Singular Value Decomposition): ماتریس داده‌ها را به سه ماتریس کوچک‌تر تجزیه می‌کند که از آن می‌توان برای کاهش ابعاد استفاده کرد. پایه برخی روش‌های دیگر مانند PCA است.
• روش‌های غیرخطی (مانند t-SNE و UMAP):
  • t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): روشی غیرخطی که برای تجسم داده‌ها در ابعاد کم (معمولاً ۲ یا ۳ بعد) بسیار مناسب است. این روش ارتباطات محلی بین داده‌ها را حفظ می‌کند.
  • UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): روشی نسبتاً جدید که مشابه t-SNE عمل می‌کند اما سریع‌تر است و مقیاس‌پذیری بهتری دارد.
• تحلیل تفکیک خطی (LDA – Linear Discriminant Analysis): روشی نظارت‌شده که از اطلاعات برچسب‌گذاری شده برای پیدا کردن محورهایی استفاده می‌کند که بهترین تفکیک بین کلاس‌ها را فراهم کند.
  مناسب برای مسائل طبقه‌بندی است.
• Autoencoders: نوعی شبکه عصبی مصنوعی که داده‌ها را به یک نمایش فشرده در لایه‌های میانی فشرده‌سازی می‌کند. از این نمایش فشرده برای بازسازی داده‌ها استفاده می‌شود و می‌توان از آن برای کاهش ابعاد استفاده کرد.

کاربردهای داده‌کاوی در دنیای واقعی

• تحلیل بازار و بازاریابی: شرکت‌ها از داده‌کاوی برای تحلیل رفتار مشتریان و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی استفاده می‌کنند.
• تشخیص تقلب در سیستم‌های مالی: بانک‌ها و مؤسسات مالی از الگوریتم‌های داده‌کاوی برای شناسایی الگوهای غیرعادی و کشف تقلب استفاده می‌کنند.
• پزشکی و بهداشت: در تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی روندهای شیوع و توسعه درمان‌های جدید کاربرد دارد.
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی: برای درک رفتار کاربران و شناسایی روندها و موضوعات داغ استفاده می‌شود.

چالش‌ها و مشکلات موجود در داده‌کاوی

• مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: حفظ حریم خصوصی کاربران و امنیت داده‌ها از مهم‌ترین چالش‌ها در داده‌کاوی است.
• کیفیت و تنوع داده‌ها: داده‌های نادرست یا ناقص می‌توانند به نتایج غیر دقیق منجر شوند.
• پیچیدگی‌های محاسباتی و مقیاس‌پذیری: الگوریتم‌های داده‌کاوی به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند و اجرای آن‌ها برای مجموعه داده‌های بزرگ می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

داده‌کاوی به عنوان ابزاری حیاتی در صنایع مختلف مطرح است و به بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری و کشف دانش کمک می‌کند. با پیشرفت‌های جدید در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آینده داده‌کاوی نویدبخش و پر از فرصت‌های جدید است. این مقاله مروری کامل بر فرآیند داده‌کاوی، انواع الگوریتم‌های آن و کاربردها و چالش‌های پیش رو ارائه داد.