Data Mining Techniques in hindi:-
Introduction Data Mining Techniques in hindi:-
data mining कार्यों को करने के लिए कई अलग-अलग विधियों का उपयोग किया जाता है। इन तकनीकों के लिए न केवल अलग प्रकार की data structures की आवश्यकता होती है, बल्कि कुछ प्रकार के algorithmic approach भी शामिल होते हैं।
Classification data mining techniques in hindi:-
Classification एक ऐसा फ़ंक्शन सीख रहा है जो डेटा आइटम को कई predefined classes में से एक में मैप करता है। knowledge search applications के हिस्से के रूप में उपयोग की जाने वाली classification methods के उदाहरणों में financial markets में classification trends और बड़े डेटाबेस में रुचि की वस्तुओं की पहचान शामिल है। भविष्यवाणी में ब्याज के अन्य variable के unknown के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटाबेस में कुछ variable का उपयोग करना शामिल है। विवरण डेटा का वर्णन करने वाले मानव explanatory pattern खोजने पर केंद्रित है।
Neural networks:-
Neural network cognitive system और मस्तिष्क के Neural संबंधी कार्यों में सीखने की प्रोसेस के बाद तैयार की गई analytical techniques हैं और एक execute करने के बाद अन्य टिप्पणियों (उसी या अन्य वेरिएबल पर) से नए observations की forecast करने में सक्षम हैं। मौजूदा डेटा से so-called learning की प्रोसेस है ।
Neural network को तब "Training" की प्रोसेस किया जाता है, उस चरण में, Neural network के Weight को Adjusted करने के लिए इनपुट की संख्या के लिए एक iterative process लागू करते हैं ताकि बेहतर forecast की जा सके (traditional words में कोई कह सकता है) नमूना डेटा जिस पर "Training" किया जाता है, एक "fit" ढूंढें। मौजूदा डेटा सेट से सीखने के step के बाद, Neural network तैयार है और इसका उपयोग forecast उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।
neural network techniques का उपयोग explanatory model बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए analysis के एक component के रूप में भी किया जा सकता है क्योंकि Neural network relevant variables के समूहों की खोज में डेटा सेट का पता लगाने में मदद कर सकते हैं; ऐसे explorations के परिणाम तब मॉडल निर्माण की प्रोसेस को सुगम बना सकते हैं।
Advantage of Data Mining Techniques in hindi:-
Neural network यह है कि, theoretical रूप से, वे किसी भी निरंतर कार्य को estimated करने में abel हैं, और इस प्रकार researcher को built-in model के बारे में कोई hypothesis करने की आवश्यकता नहीं है।
Disadvantages of Data Mining Techniques in hindi:-
ultimate solution network की initial conditions पर निर्भर करता है। analytical terms में solution की "Explanation" करना लगभग असंभव है, जैसे कि उन principles का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है जो event की explanation करते हैं।
Decision Trees:-
decision tree classification और forecast के लिए पॉवरफुल और लोकप्रिय उपकरण हैं। डिसीजन ट्री नियमों का Representation करते हैं।
डिसीजन ट्री एक ट्री स्ट्रक्चर के रूप में एक क्लासिफायरियर है जहां प्रत्येक नोड या तो . एक लीफ नोड है, या एक डिसीजन नोड जो परीक्षण के प्रत्येक संभावित परिणाम के लिए एक ब्रांच और सब ट्री के साथ, एक एकल विशेषता मान पर किए जाने वाले कुछ परीक्षणों को specified करता है। एक डिसीजन ट्री का उपयोग ट्री की रूट से शुरू करके और एक लीफ नोड तक इसके माध्यम से आगे बढ़ते हुए एक उदाहरण को classified करने के लिए किया जा सकता है।
Genetic Algorithm:-
Darwin Genetic Algorithms / Evolutionary Algorithms के fittest के अस्तित्व के एल्गोरिथम पर आधारित हैं। क्रोमोसोम कहे जाने वाले दो प्रोग्राम मिलकर एक तीसरा प्रोग्राम बनाते हैं जिसे चाइल्ड कहते हैं, reproductive process क्रॉसओवर और म्यूटेशन ऑपरेशन से होकर गुजरती है।
1. crossover
a. single point crossover
b. two point crossover
c. Tree crossover
2. mutation
a. Bit Inversion
b. Order Inversion
c. Value Inversion
d. Operator Inversion
Clustering in hindi:-
Clustering की परिभाषा
"वस्तुओं को उन ग्रुप में व्यवस्थित करने की प्रोसेस हो सकती है जिनके सदस्य किसी न किसी तरह से समान हैं।"
एक Clustering इसलिए वस्तुओं का एक collection है जो उनके बीच "समान (similar)" हैं और अन्य ग्रुप से संबंधित वस्तुओं से "असमान (dissimilar)" हैं।
Online Analytic Processing (OLAP):-
ऑन-लाइन एनालिटिक प्रोसेसिंग OLAP (या Rapid analysis of shared multidimensional information - FASMI) शब्द उस तकनीक को referenced करता है जो multidimensional डेटाबेस के उपयोगकर्ताओं को डेटा और अन्य analytical questions के on-line descriptive करने की अनुमति देता है।
Association Rules:-
एसोसिएशन रूल माइनिंग डेटा आइटम के बड़े सेट के बीच affiliation relationship ढूंढता है। एसोसिएशन के रूल विशेषता मान की स्थिति दिखाते हैं जो किसी दिए गए डेटासेट में अक्सर एक साथ होती हैं। एसोसिएशन रूल माइनिंग का एक Comprehensive rules से इस्तेमाल किया जाने वाला उदाहरण मार्केट बास्केट एनालिसिस है।
Emerging Trends in Data Mining:-
1. Web Mining in hindi:-
वेब माइनिंग वर्ल्ड वाइड वेब से संबंधित डेटा का माइनिंग है। यह वास्तव में वेब पेजों में मौजूद डेटा या वेब गतिविधि से संबंधित डेटा हो सकता है।
2. Spatial Mining:-
स्थानिक माइनिंग या स्थानिक डेटा माइनिंग या स्थानिक डेटाबेस की खोज, डेटा माइनिंग है जैसा कि स्थानिक डेटाबेस या स्थानिक डेटा पर लागू होता है। स्थानिक डेटा माइनिंग के लिए जीआईएस प्रणाली, भूविज्ञान, पर्यावरण विज्ञान, संसाधन प्रबंधन, कृषि, चिकित्सा और रोबोटिक्स हैं।
3. temporal mining:-
जो डेटा संग्रहीत किया जाता है वह एक समय में डेटा को reflect करता है, जिसे स्नैपशॉट डेटाबेस (snapshot database) कहा जाता है। डेटा कई समय बिंदुओं के लिए बनाए रखा जाता है, न कि केवल एक समय बिंदु को अस्थायी डेटाबेस कहा जाता है। प्रत्येक टपल में वह जानकारी होती है जो उस टुपल के साथ संग्रहीत से provisional order में अगले टपल के साथ संग्रहीत तक होती है।
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