¿Cuáles son los métodos de muestreo en los diferentes campos de la minería de datos?
La tarea de extraer reglas de asociación generalmente está relacionada con el procesamiento de transacciones y bases de datos relacionales, lo que requiere recorridos repetidos de la base de datos, por lo que se dedica mucho tiempo a grandes conjuntos de datos. Existen muchos algoritmos que pueden mejorar la eficiencia y precisión de los algoritmos de reglas de asociación, pero el muestreo es la forma más directa y sencilla de mejorar la eficiencia y al mismo tiempo garantizar la precisión.
2. Muestreo de clasificación
La clasificación generalmente se divide en tres tipos: árbol de decisión, red neuronal y métodos estadísticos (como el análisis insesgado se utiliza en estos algoritmos). Generalmente existen cuatro tipos de muestreo categórico, uno es muestreo aleatorio y los otros tres son muestreo no aleatorio, a saber, "repetición comprimida", "ventana" y "estratificado".
3. Muestreo por conglomerados
El muestreo en conglomerados tiene muchos usos. Algunos algoritmos de agrupación utilizan muestreo para la inicialización, por ejemplo, utilizan muestras muestreadas para obtener parámetros de inicialización y luego agrupan grandes conjuntos de datos. Cuando se trata de grandes conjuntos de datos, es necesario reducir el espacio ocupado por los algoritmos. Para lograr una mejor agrupación, es necesario utilizar diferentes métodos de muestreo según la distribución de los datos. El muestreo aleatorio sigue siendo un método convencional. El muestreo no aleatorio se utiliza generalmente cuando el muestreo aleatorio ignora conglomerados pequeños. El muestreo estratificado es el método de muestreo no aleatorio más utilizado. Por ejemplo, en un conjunto de datos con densidades muy diferentes, el número de muestras muestreadas puede ser diferente dependiendo de la densidad. Las áreas de alta densidad se muestrearán con menos frecuencia y las áreas escasas se muestrearán con mayor frecuencia.
4. Ampliar el muestreo de algoritmos de minería de datos hacia arriba.
La extensión se refiere al uso de algoritmos de minería de datos existentes para procesar grandes conjuntos de datos, que tienen una alta convergencia. Si bien los algoritmos de minería de datos inicialmente procesan conjuntos de datos pequeños, se limitarán a procesar conjuntos de datos grandes. En este caso, generalmente se utiliza el método de partición y refuerzo: descomponer el conjunto de datos grande en conjuntos de datos más pequeños que no se superponen, procesarlos con los algoritmos existentes y luego fusionar los resultados obtenidos de los conjuntos de datos pequeños en el resultado final. Cabe señalar que este método equivale a trasladar la dificultad al paso de fusión, que requiere un procesamiento complejo para obtener resultados correctos. Por tanto, la complejidad general no se reduce.