Bagaimana untuk melakukan klasifikasi automatik dan analisis kluster dalam PHP?

Apabila jumlah data meningkat secara beransur-ansur, cara melaksanakan klasifikasi automatik dan analisis kelompok dalam PHP telah menjadi tumpuan banyak perusahaan dan pengguna individu. Artikel ini akan memperkenalkan teknik analisis pengelasan dan pengelompokan dalam PHP untuk membantu pembangun memproses sejumlah besar data dengan lebih baik.

1. Apakah klasifikasi automatik dan analisis kelompok?

Klasifikasi automatik dan analisis kelompok ialah teknologi analisis data biasa yang boleh mengklasifikasikan sejumlah besar data secara automatik ke dalam kategori berbeza mengikut peraturan tertentu, membolehkan analisis data yang lebih baik. Kaedah ini sering digunakan secara meluas dalam perlombongan data, pembelajaran mesin dan analisis data besar.

Teknologi klasifikasi merujuk kepada membahagikan sampel kepada kategori yang berbeza, supaya sampel dalam kategori yang sama sangat serupa dan perbezaan antara kategori yang berbeza adalah besar, menjadikan data lebih mudah difahami dan diurus. Analisis kelompok merujuk kepada pengelompokan sejumlah besar data ke dalam kelompok yang berbeza mengikut persamaan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang ciri data dan hasil analisis. Kedua-duanya adalah alat penting untuk menyelesaikan masalah analisis data berskala besar.

2. Klasifikasi dan analisis kelompok dalam PHP

1. Teknologi klasifikasi

Dalam PHP, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk menyelesaikan tugasan pengelasan. Yang paling biasa ialah k-Nearest Neighbors (KNN), iaitu algoritma klasifikasi dan regresi yang boleh digunakan untuk menggantikan pengiraan klasifikasi berasaskan peraturan tradisional.

Algoritma KNN menentukan kategori mana data ujian tergolong berdasarkan jarak antara data ujian dan data latihan. Oleh itu, ia perlu mengira jarak antara dua titik semasa proses pengelasan, dan menentukan bilangan jiran K, dan menentukan kategori data ujian berdasarkan kekerapan kejadian unsur jiran K dalam data ujian dan data latihan.

Untuk pembangun PHP, perpustakaan klasifikasi biasa termasuk PHP-ML dan PHP-Data-Science, yang melaksanakan fungsi analisis klasifikasi berdasarkan algoritma seperti KNN, Naive Bayes dan pepohon keputusan.

2. Teknologi analisis kelompok

Untuk melaksanakan analisis kelompok dalam PHP, terdapat banyak komponen dan perpustakaan untuk dipilih, yang paling biasa ialah algoritma K-means dan algoritma DBSCAN , pengelompokan spektrum, dsb.

Algoritma K-means ialah algoritma pengelompokan berasaskan jarak biasa, yang membahagikan data kepada gugusan K berdasarkan jarak Euclidean. Algoritma ini memerlukan bilangan kluster yang diberikan, lokasi pusat kluster awal dan pengiraan jarak antara kluster.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan sambungan PHPCluster untuk melaksanakan algoritma ini.

Algoritma DBSCAN ialah kaedah pengelompokan berasaskan kepadatan yang membahagikan data kepada gugusan berbeza berdasarkan kepadatan untuk mencapai pengelasan automatik. Anda boleh menggunakan perpustakaan sambungan DBSCAN dalam PHP untuk melaksanakan algoritma ini.

Pengkelompokan spektral ialah kaedah pengelompokan dimensi lebih tinggi yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam ruang berdimensi rendah. PCL (Pustaka Awan Titik) boleh digunakan dalam PHP untuk melaksanakan pengelompokan spektrum.

3. Bagaimana untuk mengelas dan berkelompok?

1. Pilih algoritma

Pilih algoritma pengelasan atau algoritma pengelompokan yang sesuai mengikut keperluan anda Algoritma yang berbeza mungkin perlu digunakan untuk menangani masalah yang berbeza.

2. Prapemprosesan data

Prapemprosesan data ialah langkah penting dalam proses pengelasan dan analisis kelompok Adalah disyorkan untuk membersihkan data asal terlebih dahulu, membuang outlier dan menyeragamkan berurusan dengan.

3. Pembahagian Set Data

Untuk menguji ketepatan model atau mengesahkan ketepatan algoritma, adalah disyorkan untuk membahagikan set data kepada set latihan dan ujian yang ditetapkan terlebih dahulu.

4. Latih model

Bahagikan data kepada set latihan dan set ujian, latih model dan lengkapkan pengelasan dan pengelompokan.

5. Nilai model

Nilai prestasi model terlatih melalui set data ujian untuk mengukur keupayaan ramalan atau ketepatan pengelasannya.

6. Gunakan model

Gunakan model untuk mengelaskan atau mengelompokkan sampel baharu.

4. Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan teknologi pengelasan dan analisis pengelompokan dalam PHP, dan menerangkan secara terperinci maksud dan kaedah pelaksanaan khusus pengelasan dan pengelompokan. Dalam proses analisis data sebenar, anda boleh memilih algoritma yang sesuai seperti yang diperlukan, melaksanakan langkah-langkah seperti pramemproses data, melatih model, menilai model dan menggunakan model, dan akhirnya melengkapkan pengelasan dan pengelompokan data. Saya harap ia akan membantu pembangun PHP dalam bidang perlombongan data, pembelajaran mesin dan analisis data besar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan klasifikasi automatik dan analisis kluster dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!