مقارنة خوارزميات تنقيب البيانات

Abstract

ان عملية تطور وتعاظم الإمكانيات التي وفرتها تكنولوجيا المعلومات خلال العقود الماضية أدى الي ظهور مفاهيم وطرق للتعامل مع البيانات التي صاحبت هذا التطور بداءا من تجميع البيانات (Data Collection 1960)  والوصول للبيانات (Data Access 1980) ومستودعات البيانات ودعم القرار (Data Warehousing & Decision Support 1990) وأخيرا مفهوم تنقيب البيانات (Data Mining). ويستخدم تنقيب البيانات خوارزمية التصنيف لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة بناء على بعض الشروط. هناك العديد من الخوارزميات مثل آلة متجه الدعم support vector machine، ID3 ، C4.5، شجرة القرار، الشبكة العصبية، خوارزمية بايز، خوارزمية الجار الأقرب. الهدف من هذه الورقة هو مقارنة 5 خوارزميات لتنقيب البيانات هي خوارزمية بايز, خوارزمية الجار الأقرب, خوارزمية آلة المتجهات الداعمة, خوارزمية شجر القرار والشبكات العصبية الاصطناعية وإعطاء عرض تفصيلي لطرق التصنيف المختلفة في التنقيب عن البيانات واليات تقييم خوارزمياتها ومدى صحة عمل كل خوارزمية. ومن من نتيجة الأداءمن بين الخوارزميات ، تعد خوارزمية آلة المتجهات الداعمة  (SVM) أفضل من الخوارزميات الأخرى.