PHP에서 데이터 마이닝 기능을 사용하는 방법

데이터 과학의 급속한 발전과 함께 데이터 마이닝은 점점 더 중요한 분야가 되었습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP는 일부 데이터 마이닝 기능도 제공합니다. 이 문서에서는 데이터 마이닝을 위해 PHP에서 이러한 함수를 사용하는 방법을 설명합니다.

1. 확장 기능 설치

PHP에서 데이터 마이닝 기능을 사용하려면 먼저 해당 확장 기능을 설치해야 합니다. PHP는 fann과 svm이라는 두 가지 데이터 마이닝 확장을 제공합니다. pecl 웹사이트에서 이러한 확장을 다운로드하고 컴파일하여 PHP 환경에 설치할 수 있습니다. 다음은 fann 확장을 설치하는 명령 예입니다.

pecl install fann

설치 후 확장을 로드하려면 php.ini에 다음 줄을 추가해야 합니다.

extension=fann.so

2. Creating Neural Networks

fann 확장은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 신경망을 훈련시킵니다. 다음은 3계층 신경망을 생성하는 간단한 예입니다.

$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);

이 예에서는 fann_create_standard 함수를 사용하여 입력 뉴런 2개, 출력 뉴런 1개, 숨겨진 계층 뉴런 3개를 포함하는 신경망을 생성합니다. 또한 은닉층과 출력층 뉴런의 활성화 함수를 설정했습니다. 마지막으로 fann_train_on_file 함수를 사용하여 xor.data라는 파일의 데이터로 신경망을 훈련합니다.

3. 지원 벡터 머신

신경망 외에도 svm 확장은 분류 및 회귀를 위한 지원 벡터 머신을 제공합니다. 다음은 간단한 분류 예시입니다.

$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)

이 예시에서는 svm 확장자를 사용하여 SVMModel을 생성합니다. 이 모델은 세 가지 특성이 포함된 샘플 데이터를 사용합니다. 또한 각 샘플이 속하는 카테고리도 제공합니다. 그런 다음 SVM 클래스의 학습 방법을 사용하여 모델을 학습합니다. 마지막으로, 새로운 데이터의 클래스를 예측하기 위해 예측 방법을 사용합니다.

4. 요약

이 글에서는 PHP에서 데이터 마이닝을 위해 fann 및 svm 확장을 사용하는 방법을 소개합니다. 또한 신경망 및 지원 벡터 머신을 생성하기 위한 몇 가지 간단한 예제도 제공합니다. 데이터 마이닝의 다른 기술에 관심이 있다면 계속해서 자세히 알아보세요.

위 내용은 PHP에서 데이터 마이닝 기능을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!