So verwenden Sie Data-Mining-Funktionen in PHP

Mit der rasanten Entwicklung der Datenwissenschaft ist Data Mining zu einem immer wichtigeren Bereich geworden. Als beliebte Programmiersprache bietet PHP auch einige Data-Mining-Funktionen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie diese Funktionen in PHP für das Data Mining verwenden.

1. Erweiterungen installieren

Für die Verwendung von Data-Mining-Funktionen in PHP müssen zunächst die entsprechenden Erweiterungen installiert werden. PHP bietet zwei Data-Mining-Erweiterungen: fann und svm. Sie können diese Erweiterungen auf der pecl-Website herunterladen, kompilieren und in Ihrer PHP-Umgebung installieren. Hier ist ein Beispielbefehl zum Installieren der Fann-Erweiterung:

pecl install fann

Nach der Installation müssen Sie die folgende Zeile in php.ini hinzufügen, um die Erweiterung zu laden:

extension=fann.so

#🎜 🎜#Neural erstellen Die Erweiterung network

fann bietet Funktionen zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netzwerke. Hier ist ein einfaches Beispiel zum Erstellen eines dreischichtigen neuronalen Netzwerks:

$num_input = 2;
$num_output = 1;
$num_layers = 3;
$num_neurons_hidden = 3;
$desired_error = 0.0001;
$max_epochs = 500000;
$epochs_between_reports = 1000;

$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input,
                             $num_neurons_hidden, $num_output);

fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

fann_train_on_file($ann, "xor.data", $max_epochs,
                    $epochs_between_reports, $desired_error);

In diesem Beispiel verwenden wir die Funktion fann_create_standard, um ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das zwei Eingabeneuronen, ein Ausgabeneuron und drei verborgene Schichten enthält Neuronen. Wir legen auch die Aktivierungsfunktionen der Neuronen der verborgenen Schicht und der Ausgabeschicht fest. Schließlich verwenden wir die Funktion fann_train_on_file, um das neuronale Netzwerk mit Daten aus einer Datei namens xor.data zu trainieren.

Support Vector Machine

Zusätzlich zu neuronalen Netzen stellt die SVM-Erweiterung auch Support Vector Machines für Klassifizierung und Regression bereit. Hier ist ein einfaches Klassifizierungsbeispiel:

$problem = new SVMModel(
    [
        [1, 0, 1],
        [0, 1, -1],
        [0, -1, -1],
        [-1, 0, -1],
        [0, 2, 1],
        [0, -2, -1],
        [-2, 0, -1],
    ],
    [1, 2, 2, 3, 1, 3, 3]
);

$model = new SVM();
$model->train($problem);

var_dump($model->predict([1, 2])); // 输出 int(1)

In diesem Beispiel erstellen wir ein SVMModel mit der SVM-Erweiterung. Das Modell verwendet Beispieldaten mit drei Merkmalen. Wir geben auch die Kategorie an, zu der jede Probe gehört. Anschließend trainieren wir das Modell mit der Train-Methode der SVM-Klasse. Schließlich verwenden wir die Vorhersagemethode, um die Klasse neuer Daten vorherzusagen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird die Verwendung von Fann- und SVM-Erweiterungen für Data Mining in PHP vorgestellt. Wir bieten auch einige einfache Beispiele für die Erstellung neuronaler Netze und Support-Vektor-Maschinen. Wenn Sie an anderen Techniken des Data Mining interessiert sind, informieren Sie sich bitte weiter.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Data-Mining-Funktionen in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!