Khai phá dữ liệu đề cập đến quá trình trích xuất dữ liệu quan trọng từ dữ liệu thô. Nó phân tích các mẫu dữ liệu trong bộ dữ liệu khổng lồ với sự trợ giúp của một số phần mềm. Kể từ khi khai phá dữ liệu phát triển, nó đang được các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển kết hợp với nhau.
Với data mining, các doanh nghiệp sẽ thu được nhiều lợi nhuận hơn. Nó không chỉ giúp hiểu được nhu cầu của khách hàng mà còn trong việc phát triển các chiến lược hiệu quả để thực thi doanh thu kinh doanh tổng thể. Nó đã giúp xác định các mục tiêu kinh doanh để đưa ra các quyết định rõ ràng.
Thu thập dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, và xử lý máy tính là một số trong những trụ cột mạnh nhất của data mining. Data mining sử dụng khái niệm thuật toán toán học để phân đoạn dữ liệu và đánh giá khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai.
Để hiểu hệ thống và đáp ứng các yêu cầu mong muốn, data mining có thể được Classification thành các hệ thống sau:
- Classification based on the mined Databases
- Classification based on the type of mined knowledge
- Classification based on statistics
- Classification based on Machine Learning
- Classification based on visualization
- Classification based on Information Science
- Classification based on utilized techniques
- Classification based on adapted applications
Một hệ thống data mining có thể được Classification dựa trên các loại cơ sở dữ liệu đã được khai thác. Một hệ thống cơ sở dữ liệu có thể được phân đoạn sâu hơn dựa trên các nguyên tắc riêng biệt, chẳng hạn như mô hình dữ liệu, kiểu dữ liệu, v.v., hỗ trợ thêm cho việc Classification hệ thống khai thác dữ liệu.
Ví dụ, nếu chúng ta muốn Classification cơ sở dữ liệu dựa trên mô hình dữ liệu, chúng ta cần chọn hệ thống khai thác quan hệ, giao dịch, quan hệ đối tượng hoặc kho dữ liệu.
Classification based on the mined Databases
Classification based on the mined databases (phân loại dựa trên cơ sở dữ liệu khai thác) là một phương pháp trong lĩnh vực data mining (khai thác dữ liệu) nhằm xây dựng mô hình phân loại dựa trên các thông tin đã được khai thác từ cơ sở dữ liệu.
Trong quá trình khai thác dữ liệu, các thuật toán và phương pháp data mining được áp dụng để khám phá các mẫu, quy luật, và thông tin hữu ích từ cơ sở dữ liệu. Sau đó, các thuật toán phân loại được áp dụng để xây dựng mô hình phân loại dựa trên các thông tin đã được khai thác này.
Mô hình phân loại có thể được sử dụng để phân loại các bản ghi mới, dự đoán các nhãn, hoặc xác định các nhóm hoặc lớp trong dữ liệu. Việc phân loại dựa trên các thông tin đã được khai thác từ cơ sở dữ liệu khả năng cao sẽ mang lại kết quả phân loại chính xác hơn và có khả năng khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu.
Ví dụ về classification based on the mined databases có thể là việc xây dựng mô hình phân loại để dự đoán xem một khách hàng mới có khả năng mua sản phẩm của công ty hay không, dựa trên các thông tin đã được khai thác từ cơ sở dữ liệu về khách hàng trước đó như độ tuổi, thu nhập, sở thích mua hàng, và lịch sử mua hàng.
Một hệ thống khai thác dữ liệu được Classification dựa trên loại trí tuệ tri thức có thể có các chức năng sau:
- Đặc tính hóa
- Phân biệt
- Phân tích liên kết và tương quan
- Classification
- Sự dự đoán
- Phân tích ngoại lệ
- Phân tích sự tiến hóa
Classification based on the type of mined knowledge
Classification based on the type of mined knowledge (phân loại dựa trên loại thông tin khai thác) là một phương pháp trong lĩnh vực data mining (khai thác dữ liệu) nhằm phân loại dữ liệu dựa trên loại thông tin đã được khai thác từ quá trình khai thác dữ liệu.
Khi thực hiện quá trình khai thác dữ liệu, các thuật toán và phương pháp data mining được áp dụng để khám phá, tìm ra các mẫu, quy luật, và thông tin hữu ích từ dữ liệu. Các thông tin này có thể bao gồm các quy tắc, cây quyết định, mô hình hồi quy, mạng nơ-ron, và nhiều loại thông tin khác.
Phân loại dựa trên loại thông tin khai thác sẽ tạo ra các mô hình phân loại dựa trên loại thông tin đã được khai thác. Ví dụ, nếu trong quá trình khai thác dữ liệu, ta khám phá ra các quy tắc, thì phân loại dựa trên loại thông tin khai thác sẽ tạo ra các mô hình phân loại dựa trên các quy tắc này. Tương tự, nếu ta khai thác được các cây quyết định, mô hình hồi quy, hay mạng nơ-ron, thì phân loại sẽ được thực hiện dựa trên các loại thông tin này.
Phân loại dựa trên loại thông tin khai thác giúp tối ưu hóa quá trình phân loại và sử dụng hiệu quả các thông tin đã được khai thác từ dữ liệu. Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về loại thông tin mà ta có thể sử dụng để xây dựng mô hình phân loại và áp dụng vào các bài toán cụ thể trong data mining.
Một hệ thống khai thác dữ liệu cũng có thể được Classification dựa trên loại kỹ thuật đang được kết hợp. Các kỹ thuật này có thể được đánh giá dựa trên mức độ tương tác của người dùng có liên quan hoặc các phương pháp phân tích được sử dụng.
Classification based on statistics
Classification based on statistics (phân loại dựa trên thống kê) là một phương pháp trong lĩnh vực data mining (khai thác dữ liệu) sử dụng các kỹ thuật và phương pháp thống kê để phân loại dữ liệu.
Khi thực hiện quá trình phân loại dựa trên thống kê, các thông số thống kê như mean (trung bình), median (trung vị), standard deviation (độ lệch chuẩn), correlation (tương quan), và các phân phối xác suất khác được sử dụng để xác định các đặc trưng và quan hệ giữa các đặc trưng trong dữ liệu.
Phân loại dựa trên thống kê thường áp dụng cho các bài toán phân loại dữ liệu liên quan đến dữ liệu số liệu, như dữ liệu số, dữ liệu liên tục. Ví dụ, trong bài toán phân loại dữ liệu y tế, ta có thể sử dụng các thông số thống kê như tuổi, chỉ số khối cơ thể, và các chỉ số sinh lý khác để phân loại các bệnh nhân vào các nhóm khác nhau.
Phân loại dựa trên thống kê giúp ta hiểu và phân tích dữ liệu dựa trên các chỉ số và quan hệ thống kê, từ đó xác định và xây dựng các mô hình phân loại. Điều này giúp ta có cái nhìn chính xác về dữ liệu và đưa ra quyết định phân loại dựa trên cơ sở thống kê mạnh mẽ.
Classification based on Machine Learning
Classification based on Machine Learning (phân loại dựa trên Học máy) là một phương pháp trong lĩnh vực data mining (khai thác dữ liệu) sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để phân loại dữ liệu.
Khi thực hiện phân loại dựa trên học máy, một tập dữ liệu huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình học máy. Mô hình học máy này sẽ học từ tập dữ liệu huấn luyện để hiểu và nhận biết các mẫu và quy luật trong dữ liệu. Sau đó, mô hình này có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu mới dựa trên những gì đã học được.
Các thuật toán và mô hình học máy phổ biến được sử dụng trong phân loại bao gồm Decision Trees (cây quyết định), Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression, Random Forests, Neural Networks (mạng nơ-ron), và nhiều thuật toán khác.
Phân loại dựa trên học máy có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu số liệu và dữ liệu văn bản. Ví dụ, trong bài toán phân loại email vào hộp thư “spam” hoặc “không spam”, ta có thể sử dụng mô hình học máy để nhận diện và phân loại email dựa trên các đặc trưng như từ khóa, độ dài, và cấu trúc email.
Phân loại dựa trên học máy là một phương pháp mạnh mẽ trong data mining, cho phép tự động hóa quá trình phân loại dữ liệu dựa trên việc học từ dữ liệu huấn luyện. Nó cho phép xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn và đưa ra quyết định phân loại chính xác dựa trên khả năng học và tổng hợp thông tin từ dữ liệu.
Classification based on visualization
Classification based on visualization (phân loại dựa trên trực quan hóa) là một phương pháp trong lĩnh vực data mining (khai thác dữ liệu) sử dụng các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để phân loại và hiểu các mẫu và quy luật trong dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa hoặc biểu đồ để giúp người sử dụng có cái nhìn toàn cảnh và dễ hiểu về dữ liệu. Khi áp dụng vào phân loại dữ liệu, trực quan hóa có thể giúp hiển thị các mẫu và quy luật trong dữ liệu một cách trực quan và minh bạch.
Các phương pháp trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ, biểu đồ thống kê, sơ đồ tương tác, và các công cụ trực quan hóa khác có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu. Ví dụ, biểu đồ phân phối có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu vào các nhóm hoặc phân loại, biểu đồ dòng có thể hiển thị sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian, và biểu đồ tương quan có thể biểu diễn mối quan hệ giữa các biến.
Phân loại dựa trên trực quan hóa cho phép người sử dụng dễ dàng nhận biết các mẫu và quy luật trong dữ liệu thông qua việc xem và tương tác với các biểu đồ và đồ thị. Điều này giúp tăng khả năng hiểu và khám phá thông tin từ dữ liệu, đồng thời cung cấp một phương tiện trực quan để thực hiện quyết định phân loại.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng phân loại dựa trên trực quan hóa thường không thể đạt được độ chính xác cao như các phương pháp phân loại khác, và phụ thuộc nhiều vào khả năng nhận dạng mẫu và quy luật của người sử dụng. Do đó, việc kết hợp các phương pháp phân loại khác như học máy hay thống kê với trực quan hóa có thể cung cấp kết quả phân loại tốt hơn.
Classification based on Information Science
Classification based on Information Science (phân loại dựa trên Khoa học thông tin) là một phương pháp trong lĩnh vực khai thác dữ liệu (data mining) và khoa học thông tin để phân loại và tổ chức dữ liệu dựa trên thông tin và tri thức được trích xuất từ nguồn dữ liệu.
Khoa học thông tin tập trung vào việc thu thập, tổ chức, xử lý và truyền tải thông tin. Khi áp dụng vào phân loại dữ liệu, phân loại dựa trên khoa học thông tin tập trung vào việc sử dụng các thuật toán và phương pháp để tổ chức và phân loại dữ liệu dựa trên các thuộc tính thông tin của nó.
Các phương pháp phân loại dựa trên khoa học thông tin bao gồm:
- Phân loại dựa trên thuộc tính thông tin: Dữ liệu được phân loại dựa trên các thuộc tính thông tin như độ quan trọng, độ tin cậy, độ liên quan, hoặc khối lượng thông tin của nó.
- Phân loại dựa trên quy tắc và mô hình thông tin: Dữ liệu được phân loại dựa trên quy tắc và mô hình thông tin như mô hình hồi quy thông tin, mô hình xác suất, mô hình truyền thông, hoặc mô hình lý thuyết thông tin.
- Phân loại dựa trên các kỹ thuật khai phá tri thức: Dữ liệu được phân loại dựa trên việc sử dụng các kỹ thuật khai phá tri thức như rút trích thông tin, phân tích ngữ nghĩa, phân tích cú pháp, hay phân tích ngữ liệu.
Phân loại dựa trên khoa học thông tin giúp tổ chức và phân loại dữ liệu một cách hiệu quả dựa trên các yếu tố thông tin và tri thức. Điều này giúp cải thiện quá trình tìm kiếm, truy xuất và sử dụng thông tin từ các nguồn dữ liệu lớn, đồng thời tạo ra các cấu trúc và hệ thống tổ chức thông tin dễ sử dụng và tiện lợi cho người dùng.
Classification based on utilized techniques
Classification based on utilized techniques (phân loại dựa trên các kỹ thuật sử dụng) là một phương pháp trong lĩnh vực khai thác dữ liệu (data mining) và học máy (machine learning) để phân loại dữ liệu dựa trên các kỹ thuật và thuật toán được áp dụng.
Khi áp dụng phân loại dựa trên các kỹ thuật sử dụng, chúng ta sử dụng các phương pháp và thuật toán từ lĩnh vực học máy để xây dựng mô hình phân loại dữ liệu. Các kỹ thuật và thuật toán này có thể bao gồm:
- Decision Trees (Cây quyết định): Dựa trên việc xây dựng cây quyết định dựa trên các quy tắc và thuộc tính của dữ liệu để phân loại các mẫu.
- Naive Bayes: Dựa trên giả định đơn giản rằng các thuộc tính của dữ liệu là độc lập và sử dụng định lý Bayes để tính toán xác suất phân loại.
- Support Vector Machines (SVM): Xây dựng các siêu mặt phẳng (hyperplane) trong không gian đa chiều để phân loại các mẫu dữ liệu.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Phân loại dựa trên việc xác định nhãn của một mẫu bằng cách xem xét nhãn của các mẫu láng giềng gần nhất.
- Random Forest: Kết hợp nhiều cây quyết định để tạo ra một mô hình phân loại mạnh hơn.
- Neural Networks (Mạng nơ-ron): Sử dụng các lớp nơ-ron nhân tạo để xây dựng mô hình phân loại dữ liệu.
- Ensemble Methods: Kết hợp nhiều mô hình phân loại để tạo ra một mô hình phân loại mạnh hơn, như Voting, Bagging, Boosting.
Phân loại dựa trên các kỹ thuật sử dụng cho phép áp dụng các phương pháp và thuật toán phổ biến từ lĩnh vực học máy để phân loại dữ liệu. Điều này giúp tăng cường khả năng phân loại chính xác và hiệu suất của hệ thống phân loại.
