We live in a world which contains an enormous amount of data that grows every day and is at our disposal. Whether it comes from social media, the internet, or file records. We wouldn’t be very bright, if we didn’t find ways to manipulate and use this data so that we could extract patterns and information from it. One of the ways to extract patterns and use data in an intelligent way is through the use of data mining.
Data mining has evolved throughout the years and has grown to become an immensely powerful tool. Researchers use it for the same purposes. There are two classes of data mining algorithms, from the arsenal of algorithms, you can majorly use classification algorithms or clustering procedures. When work is done through data mining, the accuracies of the results are also published at times. We are dedicated in this research paper to analyze the accuracies that researchers publish and hopefully get better results by conducting similar tests on samples that we find from a well-known repository of machine learning datasets and try and hypothesize why one algorithm performs better than another. In other papers, we have simply given our recommendations after reading the processes that the researchers have taken, in order for them to improve their work and hopefully implement some of our suggestions into what it is they are doing.
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