کلان داده

الگوریتم‌های استفاده شده در کلان داده

بازدید: 221 آخرین به‌روزرسانی: 24 تیر 1403

مقدمه

در مقاله قبلی (کلان داده چیست؟) آموختیم که کلان داده به مجموعه داده‌های گسترده و پیچیده‌ای اشاره دارد که پردازش آن‌ها با استفاده از ابزارهای سنتی پردازش داده چالش برانگیز است. افزایش حجم، سرعت، تنوع و صحت داده‌های تولید شده، امروزه استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته را برای تجزیه و تحلیل، پردازش و استخراج بینش‌های معنادار به طور موثر ضروری می‌سازد. این مقاله الگوریتم‌های مختلف مورد استفاده در کلان داده را بررسی می‌کند که به داده‌کاوی، یادگیری ماشین و چارچوب‌های پردازش داده طبقه‌بندی می‌شوند.

الگوریتم‌های داده کاوی

1-1 الگوریتم Apriori

الگوریتم Apriori یکی از الگوریتم‌های اصلی در داده‌ کاوی است که برای استخراج مجموعه‌های موردها یا نمونه‌های مکرر و یادگیری قواعد تداعی استفاده می‌شود. قواعد تداعی به صورت قوانینی از نوع "اگر-آنگاه" (if-then) تعریف می‌شوند. برای مثال، اگر مشتریان نان بخرند، احتمال زیادی وجود دارد که شیر هم بخرند. این الگوریتم از طریق شناسایی نمونه‌های فردی که به طور مکرر در یک مجموعه داده ظاهر می‌شوند و سپس گسترش این نمونه‌ها به مجموعه‌های بزرگتر تا زمانی که به اندازه کافی در پایگاه داده تکرار شوند، عمل می‌کند.

مراحل الگوریتم Apriori بدین شکل است:

تولید مجموعه‌های نمونه کاندید (Candidate Items):

ابتدا مجموعه‌های نمونه‌هایی با طول یک ایجاد می‌شوند. برای مثال، اگر مجموعه داده شامل خریدهای فروشگاه باشد، نمونه‌های کاندید می‌توانند شامل "نان"، "شیر"، و "تخم‌مرغ" باشند.

شمارش تکرار (Support Counting):

تعداد دفعاتی که هر یک از این مجموعه‌های نمونه در مجموعه داده ظاهر می‌شوند شمارش می‌شود.

حذف نمونه‌های کم‌تکرار (Pruning):

مجموعه‌های نمونه‌هایی که تعداد تکرار آن‌ها کمتر از یک مقدار آستانه مشخص (حداقل حمایت) است، حذف می‌شوند. برای مثال، اگر نمونه "شکلات" کمتر از پنج بار در مجموعه داده ظاهر شده باشد، از لیست حذف می‌شود.

تکرار مراحل فوق برای مجموعه‌های بزرگتر:

فرآیند تولید مجموعه‌های نمونه کاندید و شمارش تکرار برای مجموعه‌های نمونه‌هایی با طول بیشتر تکرار می‌شود (مثلاً جفت‌ها، سه‌تایی‌ها، و غیره) تا زمانی که هیچ مجموعه نمونه مکرری یافت نشود.

این الگوریتم به پژوهشگران و تحلیل‌گران داده کمک می‌کند تا الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را کشف کنند. برای مثال، می‌تواند کمک کند تا بفهمیم کدام محصولات به طور مکرر با هم خریداری می‌شوند و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده کنیم.

مزایای الگوریتم Apriori

سادگی درک و پیاده‌سازی؛ این ویژگی، الگوریتم را به یکی از اولین انتخاب‌ها برای شروع در زمینه داده‌کاوی تبدیل کرده است.
کارایی مناسب در مجموعه داده‌های کوچک و متوسط؛ این الگوریتم برای مجموعه داده‌هایی با اندازه کوچک تا متوسط کارایی مناسبی دارد و می‌تواند به سرعت مجموعه‌های نمونه مکرر را استخراج کند.
توانایی کشف الگوهای معنادار؛ این الگوریتم می‌تواند الگوها و روابط معناداری را بین آیتم‌های مختلف در مجموعه داده‌ها کشف کند که می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های تجاری و تحلیل‌های مختلف بسیار مفید باشد.

اما این الگوریتم معایبی نیز دارد از جمله:

کارایی پایین در مجموعه داده‌های بزرگ؛ الگوریتم Apriori برای مجموعه داده‌های بزرگ به دلیل تعداد زیادی از ترکیبات ممکن و تعداد بالای اسکن‌های مورد نیاز برای کشف مجموعه‌های نمونه مکرر، کارایی پایینی دارد. این امر می‌تواند زمان اجرای الگوریتم را به طور قابل توجهی افزایش دهد.
نیاز به حافظه زیاد؛ این الگوریتم برای ذخیره و پردازش تمام مجموعه‌های نمونه کاندیدا به حافظه زیادی نیاز دارد، که این مورد می‌تواند در مجموعه داده‌های بزرگ مشکل‌ساز شود.
تکرارهای زیاد؛ الگوریتم نیاز به تکرارهای مکرر برای تولید و ارزیابی مجموعه‌های نمونه کاندیدا دارد که این امر می‌تواند زمان‌بر و نیازمند محاسباتی سنگین باشد.
عدم کارایی مناسب در مجموعه‌های پراکنده؛ در مجموعه داده‌هایی که پراکندگی بالایی دارند و نمونه‌های مکرر کم هستند، الگوریتم ممکن است نتایج قابل توجهی ارائه ندهد.

1-2 الگوریتم خوشه‌بندی k-Means

الگوریتم k-Means یکی از الگوریتم‌های محبوب خوشه‌بندی است که برای تقسیم داده‌ها به k خوشه متمایز بر اساس شباهت استفاده می‌شود. این الگوریتم به ویژه برای مجموعه داده‌های بزرگ به دلیل سادگی و کارایی آن بسیار مفید است.

مراحل الگوریتم k-Means بدین شکل است:

مقداردهی اولیه (Initialization):

در ابتدا، k مرکز اولیه به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند. این مراکز، نقاطی در فضای ویژگی‌ها هستند که قرار است خوشه‌ها حول آن‌ها شکل بگیرند.

تخصیص (Assignment):

هر نقطه داده به نزدیک‌ترین مرکز اختصاص داده می‌شود، که این امر منجر به تشکیل k خوشه می‌شود. نزدیک‌ترین مرکز با استفاده از معیار فاصله‌ای مانند فاصله اقلیدسی تعیین می‌شود.

به‌روزرسانی (Update):

مراکز جدید با محاسبه میانگین تمام نقاط در هر خوشه به‌روزرسانی می‌شوند. این مراکز جدید نشان‌دهنده مرکز ثقل (میانگین) نقاط داده در هر خوشه هستند.

تکرار (Repeat):

مراحل اختصاص‌دهی و به‌روزرسانی تکرار می‌شوند تا زمانی که مراکز همگرا شوند (تغییرات آن‌ها بسیار کم شود) یا به حداکثر تعداد تکرارها برسیم. همگرایی زمانی رخ می‌دهد که مراکز دیگر تغییرات قابل توجهی نداشته باشند.

مزایای الگوریتم K-means

سادگی و سرعت: الگوریتم k-means به سادگی قابل درک و پیاده‌سازی است و برای داده‌های بزرگ بسیار کارآمد است.
قابلیت تفسیر آسان: نتایج الگوریتم k-means به راحتی قابل تفسیر و بصری‌سازی هستند.

اما این الگوریتم معایب زیر را نیز دارد:

حساسیت به مراکز اولیه: انتخاب مراکز اولیه تصادفی ممکن است منجر به نتایج مختلف شود و ممکن است الگوریتم در کمینه محلی (Local Minimum) گرفتار شود.
تعیین تعداد خوشه‌ها: تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها (k) پیش از اجرای الگوریتم یک چالش است و ممکن است نیاز به آزمایش و خطا داشته باشد.
عدم عملکرد مناسب برای خوشه‌های نامنظم: این الگوریتم برای خوشه‌هایی که شکل‌های غیرکروی یا اندازه‌های مختلف دارند، به خوبی کار نمی‌کند.

در حالت کلی الگوریتم k-Means یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و خوشه‌بندی داده‌ها است که با استفاده صحیح می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را فراهم کند و در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد، از جمله:

تقسیم‌بندی بازار: شناسایی گروه‌های مختلف مشتریان با الگوهای رفتاری مشابه.
پردازش تصویر: فشرده‌سازی تصاویر و قطعه‌بندی تصاویر.
تشخیص ناهنجاری: شناسایی نقاط داده‌ای که به طور قابل توجهی از سایر نقاط دور هستند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین

1-1 درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees)

درخت‌های تصمیم‌گیری برای هر دو وظیفه طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها با تقسیم مکرر داده‌ها بر اساس مقادیر ویژگی‌ها، یک مدل درختی از تصمیمات ایجاد می‌کنند.

مراحل الگوریتم درخت تصمیم‌گیری

انتخاب تقسیم (Split Selection):

بهترین ویژگی و مقدار برای تقسیم داده‌ها بر اساس معیاری مانند ناپاکی جینی (Gini impurity) یا کسب اطلاعات (Information Gain) انتخاب می‌شود.

تقسیم بازگشتی (Recursive Splitting):

تقسیم انتخاب شده به زیرمجموعه‌های داده اعمال می‌شود و این فرآیند به صورت بازگشتی تکرار می‌شود تا زمانی که شرایط توقف (مانند عمق حداکثر درخت یا حداقل تعداد نمونه در هر گره) برآورده شود.

گره‌های برگ (Leaf Nodes):

به گره‌های برگ بر اساس کلاس اکثریت یا مقدار متوسط داده‌های موجود در آن گره‌ها، یک برچسب کلاس یا مقدار اختصاص داده می‌شود.

مزایای درخت‌های تصمیم‌گیری

سادگی و قابلیت تفسیر؛ مدل‌های درخت تصمیم‌گیری به راحتی قابل فهم و تفسیر هستند. حتی افراد غیر متخصص می‌توانند ساختار درخت را درک کنند و نتایج آن را تفسیر کنند.
کاربرد در داده‌های ترکیبی؛ این الگوریتم‌ها می‌توانند با داده‌های عددی و دسته‌ای به خوبی کار کنند و نیاز به پیش‌پردازش خاصی ندارند.
مدیریت داده‌های ازدست‌رفته؛ درخت‌های تصمیم‌گیری می‌توانند داده‌های ازدست‌رفته را مدیریت کنند و در صورت وجود مقادیر ازدست‌رفته، به سادگی با آن‌ها سازگار شوند.
قابلیت تجسم؛ مدل‌های درختی به راحتی قابل تجسم هستند که این امر برای توضیح تصمیم‌گیری‌ها به ذینفعان و افراد غیرفنی بسیار مفید است.

معایب درخت‌های تصمیم‌گیری

تمایل به بیش‌برازش (Overfitting):؛درخت‌های تصمیم‌گیری می‌توانند به راحتی دچار بیش‌برازش شوند، به ویژه اگر عمق درخت بیش از حد زیاد باشد. این امر می‌تواند منجر به کاهش دقت مدل روی داده‌های جدید شود.
حساسیت به نویز و تغییرات جزئی؛ درخت‌های تصمیم‌گیری به نویز و تغییرات جزئی در داده‌ها بسیار حساس هستند، که می‌تواند منجر به تغییرات قابل توجه در ساختار درخت شود.
تمایل به تعصب در ویژگی‌های غالب؛ درخت‌های تصمیم‌گیری ممکن است تمایل به ویژگی‌های غالب داشته باشند که می‌تواند منجر به نادیده گرفتن ویژگی‌های مهم دیگر شود.
پتانسیل پیچیدگی بالا؛ در برخی موارد، درخت‌های تصمیم‌گیری می‌توانند بسیار پیچیده و بزرگ شوند، که این امر می‌تواند تفسیر و تجسم آن‌ها را دشوار کند.

در حالت کلی، درخت‌های تصمیم‌گیری یکی از ابزارهای مهم و پرکاربرد در یادگیری ماشین هستند که به دلیل سادگی و قابلیت تفسیر بالا، در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرند. با این حال، محدودیت‌هایی مانند تمایل به بیش‌برازش و حساسیت به نویز نیز دارند که باید در استفاده از آن‌ها مد نظر قرار گیرد. استفاده از روش‌های مثل هرس کردن درخت (Pruning) و جنگل تصادفی (Random Forest) می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش معایب این الگوریتم کمک کند.

1-2 جنگل تصادفی (Random Forest)

جنگل تصادفی یک روش یادگیری تجمعی (Ensemble Learning) است که با ساخت چندین درخت تصمیم‌گیری و ترکیب نتایج آن‌ها، دقت را بهبود می‌بخشد و بر بیش‌برازش (Overfitting) غلبه می‌کند.

مراحل الگوریتم جنگل تصادفی

نمونه‌گیری خودران (Bootstrap Sampling):

چندین زیرمجموعه از داده‌ها با استفاده از روش بوت‌استرپ ایجاد می‌شود. در این روش، هر زیرمجموعه با نمونه‌گیری تصادفی و جایگزینی از مجموعه داده اصلی تولید می‌شود.

ساخت درخت (Tree Construction):

برای هر زیرمجموعه، یک درخت تصمیم‌گیری ساخته می‌شود. هر درخت به طور مستقل از درخت‌های دیگر و با استفاده از یک زیرمجموعه مختلف داده‌ها ایجاد می‌شود.

رای‌گیری/میانگین‌گیری (Voting/ Averaging):

برای طبقه‌بندی (Classification)، رای اکثریت از پیش‌بینی‌های همه درخت‌ها گرفته می‌شود و برای رگرسیون (Regression)، میانگین پیش‌بینی‌های همه درخت‌ها محاسبه می‌شود.

مزایای جنگل تصادفی

دقت بالا؛ جنگل تصادفی با ترکیب نتایج چندین درخت، دقت مدل را بهبود می‌بخشد. این روش معمولاً دقت بیشتری نسبت به یک درخت تصمیم‌گیری واحد دارد.
کاهش بیش‌برازش؛ با ایجاد چندین درخت تصمیم‌گیری بر اساس نمونه‌های مختلف داده، جنگل تصادفی می‌تواند بر مشکل بیش‌برازش غلبه کند. هر درخت ممکن است دچار بیش‌برازش شود، اما ترکیب نتایج آن‌ها به کاهش این مشکل کمک می‌کند.
مقاومت به نویز؛ جنگل تصادفی نسبت به نویز و تغییرات جزئی در داده‌ها مقاوم‌تر است، زیرا تاثیر هر داده نویزی بر روی کل مدل کاهش می‌یابد.
مدیریت داده‌های ازدست‌رفته؛ جنگل تصادفی می‌تواند داده‌های ازدست‌رفته را به خوبی مدیریت کند و عملکرد مطلوبی داشته باشد حتی اگر برخی از داده‌ها ناقص باشند.

معایب جنگل تصادفی

پیچیدگی و زمان محاسباتی بالا؛ ساخت و ترکیب چندین درخت تصمیم‌گیری نیاز به زمان محاسباتی و منابع پردازشی بیشتری دارد. این امر می‌تواند اجرای مدل را در مجموعه داده‌های بسیار بزرگ یا در محیط‌های محدود از نظر منابع چالش‌برانگیز کند.
عدم تفسیر آسان؛ برخلاف یک درخت تصمیم‌گیری ساده، تفسیر و توضیح مدل جنگل تصادفی بسیار دشوارتر است. ساختار پیچیده آن باعث می‌شود که نتایج به سادگی قابل فهم نباشند.
حساسیت به پارامترها؛ عملکرد جنگل تصادفی می‌تواند به شدت به انتخاب پارامترهای مختلف (مانند تعداد درخت‌ها، عمق درخت‌ها و تعداد ویژگی‌های انتخاب شده در هر تقسیم) وابسته باشد. تنظیم بهینه این پارامترها ممکن است نیاز به آزمون و خطا داشته باشد.

به طور کلی، جنگل تصادفی یک ابزار قدرتمند برای طبقه‌بندی و رگرسیون است که با ترکیب چندین درخت تصمیم‌گیری، دقت بالایی ارائه می‌دهد و بر مشکلاتی مانند بیش‌برازش غلبه می‌کند. با این حال، پیچیدگی و نیاز به منابع بیشتر، همچنین عدم تفسیر آسان، از جمله چالش‌های این روش هستند. با تنظیم مناسب پارامترها و استفاده از منابع کافی، جنگل تصادفی می‌تواند نتایج بسیار مفیدی را در بسیاری از کاربردهای عملی ارائه دهد.

چارچوب‌های پردازش داده

1-1 الگوریتم MapReduce

MapReduce یک مدل برنامه‌نویسی برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از یک الگوریتم توزیع شده روی یک خوشه است.

مراحل الگوریتم MapReduce

تابع Map

داده‌های ورودی را پردازش کرده و یک مجموعه از جفت‌های کلید-مقدار (key-value) میانی تولید می‌کند. این مرحله شامل خواندن داده‌ها و تولید جفت‌های کلید-مقدار اولیه است.

جابه‌جایی و مرتب‌سازی (Shuffle and Sort):

جفت‌های میانی جابه‌جا و مرتب می‌شوند تا تمام مقادیر مرتبط با یک کلید یکسان، گروه‌بندی شوند. این مرحله کلیدها و مقادیر را از نقاط مختلف خوشه جمع‌آوری و آن‌ها را مرتب می‌کند.

تابع Reduce

هر گروه از جفت‌های کلید-مقدار را پردازش کرده و خروجی نهایی را تولید می‌کند. این مرحله شامل اعمال محاسبات نهایی روی داده‌های گروه‌بندی شده و تولید نتایج نهایی است.

مزایای MapReduce

مقیاس‌پذیری بالا؛می‌تواند به راحتی بر روی هزاران گره در یک خوشه اجرا شود و حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کند.
تحمل خطا؛ با استفاده از تکرار داده‌ها و بازپردازش در صورت شکست، به طور ذاتی تحمل خطا را فراهم می‌کند.
سادگی برنامه‌نویسی؛ مدل برنامه‌نویسی MapReduce ساده و قابل فهم است، که باعث می‌شود توسعه‌دهندگان بتوانند به سرعت الگوریتم‌های توزیع شده را پیاده‌سازی کنند.
پایداری؛ به دلیل تاریخچه طولانی و استفاده گسترده، ابزارها و کتابخانه‌های متعددی برای کار با MapReduce وجود دارد.

معایب:

سرعت پایین؛ برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) بهینه‌سازی شده است و در پردازش تعاملی و بلادرنگ عملکرد ضعیفی دارد.
نویسندگی پیچیده؛ نوشتن و مدیریت کدهای MapReduce برای وظایف پیچیده می‌تواند زمان‌بر و مشکل باشد.
فاقد پشتیبانی از عملیات پیچیده؛ به طور ذاتی از عملیات پیچیده مانند پردازش گراف یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین پشتیبانی نمی‌کند.
جابه‌جایی داده‌ها؛ نیاز به جابه‌جایی داده‌های زیاد بین گره‌ها دارد که می‌تواند باعث کاهش کارایی شود.

1-2 Apache Spark

Apache Spark یک سیستم محاسباتی خوشه سریع و همه‌منظوره است که برای پردازش داده‌های بزرگ طراحی شده است. Spark مدل MapReduce را توسعه می‌دهد تا انواع محاسبات بیشتری، از جمله پرس و جوهای تعاملی و پردازش جریان (stream processing) را به طور کارآمد پشتیبانی کند.

اجزای Apache Spark

مجموعه داده‌های توزیع‌شده مقاوم (Resilient Distributed Datasets):

مجموعه‌های توزیع شده از اشیاء که تغییرناپذیر هستند و می‌توان آن‌ها را به صورت موازی پردازش کرد. RDDها واحدهای اساسی داده در Spark هستند که انعطاف‌پذیری و تحمل خطا را فراهم می‌کنند.

مجموعه داده‌ها (Datasets):

مجموعه‌های داده به کاربران اجازه می‌دهند داده‌ها را به شیوه‌ای مشابه با جداول پایگاه داده پردازش کنند.

Spark SQL:

ماژولی برای کار با داده‌های ساختاریافته است که امکان اجرای پرس و جوهای SQL روی داده‌ها و همچنین ادغام با سایر APIهای Spark را فراهم می‌کند.

کتابخانه MLlib

کتابخانه یادگیری ماشین الگوریتم‌ها و ابزارهایی برای یادگیری ماشین در محیط توزیع شده فراهم می‌کند.

کتابخانه پرازش گراف (GraphX):

این کتابخانه امکان پردازش و تحلیل داده‌های گراف را فراهم می‌کند و با RDDهای Spark یکپارچه می‌شود.

مزایای Apache Spark

سرعت بالا؛ با استفاده از پردازش در حافظه (In-processing Memory) سرعت پردازش بسیار بالاتری نسبت به MapReduce دارد.
انعطاف‌پذیری؛ از پردازش دسته‌ای، تعاملی، جریان و گراف پشتیبانی می‌کند و یک چارچوب همه‌منظوره برای پردازش داده‌های بزرگ فراهم می‌کند.
APIهای سطح بالا؛ توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا کدهای ساده‌تر و قابل خواندن‌تری بنویسند.

معایب:

پیچیدگی تنظیم؛ تنظیم و مدیریت خوشه Spark می‌تواند پیچیده باشد و نیاز به دانش فنی بالایی دارد.
مصرف حافظه؛ به دلیل پردازش در حافظه، مصرف حافظه بالایی دارد و ممکن است نیاز به منابع سخت‌افزاری بیشتری نسبت به MapReduce داشته باشد.
نقص در تحمل خطا؛ اگرچه Spark تا حدودی تحمل خطا دارد، اما در برخی موارد مانند از دست رفتن داده‌های در حافظه، ممکن است نیاز به پردازش مجدد داده‌ها باشد.
نیاز به هماهنگی بیشتر؛ پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده در Spark ممکن است نیاز به هماهنگی بیشتری بین اجزای مختلف سیستم داشته باشد.

در کل، هر دو چارچوب MapReduce و Apache Spark ابزارهای قدرتمندی برای پردازش داده‌های بزرگ هستند، اما Apache Spark با توسعه مدل MapReduce و ارائه APIهای سطح بالاتر و کتابخانه‌های متنوع، انعطاف‌پذیری و کارایی بیشتری را فراهم می‌کند. Spark با پشتیبانی از پردازش تعاملی، پردازش جریان، یادگیری ماشین و پردازش گراف، انتخاب مناسبی برای بسیاری از کاربردهای پردازش داده‌های بزرگ است.

جمع‌بندی

کلان داده به الگوریتم‌های تخصصی برای مدیریت پیچیدگی و مقیاس آن نیاز دارد. الگوریتم‌های داده کاوی مانند Apriori و k-Means امکان کشف الگوها و خوشه ها را در مجموعه داده‌های بزرگ فراهم می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی، مدل‌سازی و طبقه‌بندی پیش‌بینی را تسهیل می‌کنند. چارچوب‌های پردازش داده مانند MapReduce و Apache Spark زیرساخت‌های مورد نیاز برای پردازش و تجزیه و تحلیل کلان داده را به طور کارآمد فراهم می‌کنند.