เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
7 ความสัมพันธ์: การทำเหมืองข้อมูลการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนการแบ่งประเภทข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนระยะทางแบบยุคลิดเวกเตอร์
การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูล (data mining) หรืออาจจะเรียกว่า การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Databases - KDD) เป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การรู้จำแบบ หรือในอีกนิยามหนึ่ง การทำเหมืองข้อมูล คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อมูล(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักคณิตศาสตร์ ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อมูลมีหลายรูปแบบ ได้แก่; กฎความสัมพันธ์ (Association rule): แสดงความสัมพันธ์ของเหตุการณ์หรือวัตถุ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้กฎเชื่อมโยง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้า โดยเก็บข้อมูลจากระบบ ณ จุดขาย (POS) หรือร้านค้าออนไลน์ แล้วพิจารณาสินค้าที่ผู้ซื้อมักจะซื้อพร้อมกัน เช่น ถ้าพบว่าคนที่ซื้อเทปวิดีโอมักจะซื้อเทปกาวด้วย ร้านค้าก็อาจจะจัดร้านให้สินค้าสองอย่างอยู่ใกล้กัน เพื่อเพิ่มยอดขาย หรืออาจจะพบว่าหลังจากคนซื้อหนังสือ ก แล้ว มักจะซื้อหนังสือ ข ด้วย ก็สามารถนำความรู้นี้ไปแนะนำผู้ที่กำลังจะซื้อหนังสือ ก ได้; การจำแนกประเภทข้อมูล (Data classification): หากฎเพื่อระบุประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติของวัตถุ เช่น หาความสัมพันธ์ระหว่างผลการตรวจร่างกายต่าง ๆ กับการเกิดโรค โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยและการวินิจฉัยของแพทย์ที่เก็บไว้ เพื่อนำมาช่วยวินิจฉัยโรคของผู้ป่วย หรือการวิจัยทางการแพทย์ ในทางธุรกิจจะใช้เพื่อดูคุณสมบัติของผู้ที่จะก่อหนี้ดีหรือหนี้เสีย เพื่อประกอบการพิจารณาการอนุมัติเงินกู้; การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Data clustering): แบ่งข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันออกเป็นกลุ่ม แบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นโรคเดียวกันตามลักษณะอาการ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์หาสาเหตุของโรค โดยพิจารณาจากผู้ป่วยที่มีอาการคล้ายคลึงกัน; การสร้างมโนภาพ (Visualization): สร้างภาพคอมพิวเตอร์กราฟิกที่สามารถนำเสนอข้อมูลมากมายอย่างครบถ้วนแทนการใช้ขัอความนำเสนอข้อมูลที่มากมาย เราอาจพบข้อมูลที่ซ้อนเร้นเมื่อดูข้อมูลชุดนั้นด้วยจินตทัศน.
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล · ดูเพิ่มเติม »
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน
การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน (k-means clustering) เป็นวิธีหนึ่งในวิธีการแบ่งเวกเตอร์ ที่มีรากฐานมาจากการประมวลผลสัญญาณ วิธีนี้เป็นที่นิยมสำหรับการแบ่งกลุ่มข้อมูล (cluster analysis) ในการทำเหมืองข้อมูล (data mining) การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนใช้สำหรับการแบ่งการสังเกตจำนวน n สิ่งเป็น k กลุ่ม โดยแต่ละการสังเกตจะอยู่ในกลุ่มที่มีค่าเฉลี่ย(ที่ใช้เป็นแม่แบบ)ใกล้เคียงกันที่สุด โดยวิธีนี้จะเป็นการแบ่งพื้นที่ข้อมูลไปเป็นแผนภาพโวโรนอย วิธีการจัดกลุ่มนี้อยู่ในกลุ่มความซับซ้อนของปัญหาเอ็นพีแบบยาก (NP-hard) แต่อย่างไรเราสามารถนำขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึก (heuristic algorithm) มาใช้หาจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลจากการลู่เข้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะเหมือนกับขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุด (expectation-maximization algorithm) สำหรับโมเดลแบบผสม (Mixture Model) ของการแจกแจงปรกติ (Gaussian distribution) เนื่องจากทั้งสองขั้นตอนวิธีจะใช้แนวทางกระทำซ้ำการกลั่นกรอง (iterative refinement approach) นอกจากนี้ ทั้งสองขั้นตอนวิธียังใช้จุดศูนย์กลางของคลัสเตอร์สร้างแบบจำลองข้อมูล อย่างไรก็ตาม การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีนมีแนวโน้มจะได้คลัสเตอร์ผลลัพธ์ที่มีตำแหน่งขอบเขตใกล้เคียงกัน ในขณะที่ขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุดนั้นยอมให้คลัสเตอร์ผลลัพธ์มีรูปร่างที่แตกต่างกันได้ ขั้นตอนวิธีนี้ไม่มีอะไรเกี่ยวข้องกับวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด (k-nearest neighbor) ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่เป็นที่นิยมอีกอย่างหนึ่ง.
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน · ดูเพิ่มเติม »
การแบ่งประเภทข้อมูล
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การแบ่งประเภทข้อมูล (data classification) เป็นปัญหาพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยปัญหาคือการทำนายประเภทของวัตถุจากคุณสมบัติต่าง ๆ ของวัตถุ ซึ่งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะสร้างฟังก์ชันเชื่อมโยง ระหว่างคุณสมบัติของวัตถุ กับประเภทของวัตถุจากตัวอย่างสอน แล้วจึงใช้ฟังก์ชันนี้ทำนายประเภทของวัตถุที่ไม่เคยพบ เครื่องมือหรือขั้นตอนวิธีที่ใช้สำหรับการแบ่งประเภทข้อมูลเช่น โครงข่ายประสาทเทียม ต้นไมตัดสินใ.
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและการแบ่งประเภทข้อมูล · ดูเพิ่มเติม »
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ เกี่ยวข้องกับการศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ อัลกอริทึมนั้นจะทำงานโดยอาศัยโมเดลที่สร้างมาจากชุดข้อมูลตัวอย่างขาเข้าเพื่อการทำนายหรือตัดสินใจในภายหลัง แทนที่จะทำงานตามลำดับของคำสั่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้ของเครื่องมีเกี่ยวข้องอย่างมากกับสถิติศาสตร์ เนื่องจากทั้งสองสาขาศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการทำนายเช่นกัน นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์กับสาขาการหาค่าเหมาะที่สุดในทางคณิตศาสตร์ที่แงของวิธีการ ทฤษฎี และการประยุกต์ใช้ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหมาย ไม่ว่าจะเป็นการกรองอีเมล์ขยะ การรู้จำตัวอักษร เครื่องมือค้นหา และคอมพิวเตอร์วิทัศน.
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง · ดูเพิ่มเติม »
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) เป็นเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูล การเรียนรู้แบบนี้แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คือ จะไม่มีการระบุผลที่ต้องการหรือประเภทไว้ก่อน การเรียนรู้แบบนี้จะพิจารณาวัตถุเป็นเซตของตัวแปรสุ่ม แล้วจึงสร้างโมเดลความหนาแน่นร่วมของชุดข้อมูล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสามารถนำไปใช้ร่วมกับการอนุมานแบบเบย์ เพื่อหาความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของตัวแปรสุ่มโดยกำหนดตัวแปรที่เกี่ยวข้องให้ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในการบีบอัดข้อมูล ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว ขั้นตอนวิธีการบีบอัดข้อมูลจะขึ้นอยู่กับ การแจกแจงความน่าจะเป็นของข้อมูลไม่อย่างชัดแจ้งก็โดยปริยาย การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนในอีกรูปแบบหนึ่งคือการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยจะไม่เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็น นอกจากนี้อาจจะดูได้จาก formal concept analysis หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง.
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน · ดูเพิ่มเติม »
ระยะทางแบบยุคลิด
ระยะทางแบบยุคลิด (Euclidean distance, Euclidean metric) คือระยะทางปกติระหว่างจุดสองจุดในแนวเส้นตรง ซึ่งอาจสามารถวัดได้ด้วยไม้บรรทัด มีที่มาจากทฤษฎีบทพีทาโกรัส เหตุที่เรียกว่า แบบยุคลิด เนื่องจากเป็นการวัดระยะทางในปริภูมิแบบยุคลิด (หรือแม้แต่ปริภูมิผลคูณภายใน) คือไม่มีความโค้งและไม่สามารถทำให้โค้งงอ และการใช้สูตรนี้วัดระยะทางทำให้กลายเป็นปริภูมิอิงระยะทาง ค่าประจำ (norm) ที่เกี่ยวข้องก็จะเรียกว่าเป็น ค่าประจำแบบยุคลิด (Euclidean norm) เช่นกัน (งานเขียนสมัยก่อนเรียกการวัดอย่างนี้ว่า ระยะทางแบบพีทาโกรัส).
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและระยะทางแบบยุคลิด · ดูเพิ่มเติม »
เวกเตอร์
แบบจำลองเวกเตอร์ในหลายทิศทาง เวกเตอร์ (vector) เป็นปริมาณในทางคณิตศาสตร์ ซึ่งมีลักษณะไม่เหมือนกับ สเกลาร์ ซึ่งเป็นจำนวนที่มีทิศทาง เวกเตอร์มีการใช้กันในหลายสาขานอกเหนือจากทางคณิตศาสตร์ โดยเฉพาะในทางวิทยาศาสตร์ฟิสิกส์ และเคมี เช่น การกระจั.
ใหม่!!: การแบ่งกลุ่มข้อมูลและเวกเตอร์ · ดูเพิ่มเติม »
