Clustering ist eine leistungsstarke maschinelle Lernmethode, bei der Datenpunktgruppierungen vorgenommen werden. Mit einem Satz verschiedener Datenpunkte können Datenwissenschaftler einen Clustering-Algorithmus verwenden, um jeden Datenpunkt in eine bestimmte Gruppe zu kategorisieren oder zu klassifizieren. Theoretisch enthalten Datenpunkte, die in der gleichen Gruppe vorhanden sind, ähnliche Merkmale oder Eigenschaften. Auf der anderen Seite enthalten Datenpunkte in getrennten Gruppen höchst einzigartige Merkmale oder Eigenschaften.

Clustering ist eine unüberwachte Lernmethode und unter Datenwissenschaftlern eine beliebte Technik, um statistische Datenanalysen in verschiedenen Bereichen zu erhalten. Die Menschen nutzen die Clustering-Analyse in der Datenwissenschaft, um kritische Einsichten zu gewinnen. Sie analysieren die Gruppen, in die jeder Datenpunkt fällt, wenn sie Clustering-Algorithmen anwenden. Sind Sie neu in der Anwendung von Clustering-Algorithmen und möchten deren Vor- und Nachteile kennen lernen? Lesen Sie diesen Artikel weiter, denn er bespricht alles, was Sie über die Grundlagen von Clustering-Algorithmen wissen müssen.

Bedeutung von Clustering-Algorithmen

Clustering-Algorithmen sind für Datenwissenschaftler unerlässlich, um angeborene Gruppierungen unter unmarkierten und markierten Datenvorgaben zu entdecken. Überraschenderweise gibt es keine besonderen Kriterien, um gutes Clustering hervorzuheben. Es kommt auf die individuellen Vorlieben, Anforderungen und die Art und Weise an, wie ein Datenwissenschaftler seine Bedürfnisse erfüllt.

Nehmen wir an, man könnte zum Beispiel daran interessiert sein, homogene Gruppenvertreter (Datenreduktion) in natürlichen Clustern zu entdecken und ihre unbekannten Eigenschaften zu definieren. Einige Leute möchten auch ungewöhnliche Datenobjekte und andere geeignete Gruppierungen finden. Wie dem auch sei, dieser Algorithmus trifft mehrere Annahmen, die Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Punkten darstellen. Darüber hinaus erzeugt jede Vermutung neue, aber ebenso gut begründete Cluster.

Clustering-Methoden

Hierarchisch basierte Methoden

Die in diesem Verfahren erstellten Cluster erzeugen eine baumartige Struktur, die die Hierarchie darstellt. Die neuen Cluster, die auf dem Baum erscheinen, stammen aus zuvor gebildeten Büscheln. Experten haben sie in die folgenden Kategorien unterteilt:

Agglomerativ

Bottom-up-Ansatz – Jeder Datenpunkt ist ein einzelner Cluster und sie verschmelzen kontinuierlich (agglomerieren), bis alle nach und nach zu einem einzigen Cluster verschmolzen sind. Dieser Prozess wird auch als HAC bezeichnet.

Trennend

Top-down-Ansatz – Beginnend mit allen in einem einzigen Cluster enthaltenen Daten, die nach und nach aufgeteilt werden, bis alle Datenpunkte getrennt sind.

Dichte-basierte Methoden

Dichtebasierte Methoden betrachten Cluster als dichtere Regionen mit einigen Ähnlichkeiten und Unterschieden im Vergleich zu weniger dichten Regionen. Methoden wie diese bieten eine ausgezeichnete Genauigkeit und können zwei Cluster mit Leichtigkeit kombinieren.

Gitter-basierte Methoden

Grid-basierte Methoden formulieren den Datenraum in eine begrenzte Anzahl von Zellen, die eine Struktur bilden, die einem regelmäßigen Gitter ähnelt. Jede auf diesen Gittern stattfindende Clusteringoperation ist unabhängig und schnell.

Partitionierungsmethoden

Partitionierungstechniken unterteilen die Objekte und verwandeln sie in k-Cluster. Jede Partition erzeugt einen Cluster. Datenwissenschaftler verwenden diese Methode oft, um unparteiische Ähnlichkeitsfunktionen zu optimieren, insbesondere wenn ein Abstand ein wichtiger Parameter ist.

Was ist K-Means-Clustering?

K-Means ist wohl der bekannteste Clustering-Algorithmus. In den meisten Kursen über maschinelles Lernen und Datenwissenschaften, insbesondere in den Einführungskursen, wird dieser Algorithmus gelehrt. Es ist recht einfach, ihn zu verstehen, und noch einfacher ist es, ihn in Code zu implementieren. K-Means unterscheidet sich von anderen Algorithmen durch sein hohes Tempo. Die meisten von uns berechnen Entfernungen zwischen Gruppenzentren und Punkten mit minimalen Berechnungen. Die Komplexität ist also oft linear O{n).

Beispiele aus der realen Welt für die Verwendung von Clustering-Algorithmen

Der Clustering-Algorithmus ist in der Welt der Datenwissenschaft revolutionär. Zahlreiche Bereiche nutzen ihn und erzielen ausgezeichnete Ergebnisse. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele aus der Praxis, die die Nützlichkeit dieses Algorithmus demonstrieren.

Erkennen von gefälschten Nachrichten

Gefälschte Nachrichten sind nichts Neues, aber sie sind im Vergleich zu vor einem Jahrzehnt weit verbreiteter. Technologische Innovationen sind vor allem für die Erstellung und Verbreitung unauthentischer Geschichten auf verschiedenen Online-Plattformen verantwortlich. Zwei Studenten der Universität von Kalifornien verwendeten Clustering-Algorithmen, um gefälschte Nachrichten zu erkennen.

Der Algorithmus bezog Inhalte aus verschiedenen Nachrichtenartikeln und untersuchte ihre Worte. Die Cluster helfen dem Algorithmus, die echten und unaufrichtigen Stücke zu identifizieren. Die Informatikstudenten lernten, dass Click-Köder-Artikel ein sensationelles Vokabular verwenden. Es zeigte sich, dass die meisten Artikel, die Sensationsnachrichten verwendeten, nicht authentisch waren.

Verkauf und Marketing

Bei großen Unternehmen dreht sich alles darum, ihre Produkte zielgerichtet und individuell zu gestalten. Sie tun dies, indem sie die besonderen Eigenschaften von Menschen analysieren und Programme austauschen, um sie anzuziehen. Dies ist eine bewährte und erprobte Methode, die Organisationen dabei hilft, bestimmte Zielgruppen anzusprechen. Leider sind einige Unternehmen bei ihren Verkaufs- und Marketingbemühungen erfolglos.
Sie müssen die Menschen richtig ansprechen, um das Beste aus Ihrer Investition herauszuholen. Sie riskieren erhebliche Verluste und das Misstrauen der Kunden, wenn Sie nicht analysieren, was Ihr Publikum will. Clustering-Algorithmen können Personen mit ähnlichen Merkmalen gruppieren und analysieren, ob sie Ihr Produkt kaufen werden. Das Erstellen von Gruppen kann Unternehmen dabei helfen, Tests durchzuführen, um festzustellen, was sie tun müssen, um ihre Verkäufe zu verbessern.

Fantasie-Sportarten

Sie werden überrascht sein zu sehen, wie nützlich Clustering-Algorithmen für Fantasy-Fußball und verschiedene andere digitale Sportarten sind. Menschen fällt es oft schwer zu entscheiden, wen sie in ihr Team aufnehmen sollen. Die Auswahl leistungsstarker Spieler, insbesondere in der Anfangsphase der Saison, ist ziemlich kompliziert. Warum? Weil man die aktuelle Form des Sportlers nicht kennt. Da Ihnen nur wenige bis keine Leistungsdaten zur Verfügung stehen, können Sie den Vorteil des unbeaufsichtigten Lernens nutzen.

Es könnte Ihnen helfen, ähnliche Spieler zu entdecken und einige ihrer Eigenschaften zu nutzen. K bedeutet, dass das Clustern in solchen Situationen besonders praktisch ist und Ihnen beim Start der Liga die Oberhand gibt.

Identifizierung krimineller Aktivitäten

Während Clustering-Algorithmen bei verschiedenen kriminellen Aktivitäten helfen können, wollen wir uns auf das betrügerische Verhalten eines Taxifahrers konzentrieren. Nehmen wir an, Sie wollen herausfinden, ob der Fahrer bezüglich seiner pro Tag zurückgelegten Strecke lügt. Wie können Sie feststellen, ob er oder sie lügt oder die Wahrheit sagt?

Clustering kann Ihnen helfen, GPS-Protokolle zu analysieren und eine Gruppe identischer Verhaltensweisen zu erstellen. Sie können die Merkmale der Gruppe untersuchen und betrügerisches und echtes Verhalten klassifizieren.

Spam-Filter

Unsere E-Mail-Posteingänge enthalten Junk-Ordner mit zahlreichen als Spam identifizierten Nachrichten. Viele Kurse für maschinelles Lernen nutzen den Spam-Filter, um Clustering und unbeaufsichtigtes Lernen zu präsentieren. Spam-E-Mails sind wohl der ärgerlichste Teil der Marketing-Techniken. Einige Leute nutzen sie auch zum Phishing der persönlichen Daten anderer.

Unternehmen verhindern diese E-Mails, indem sie Algorithmen zur Identifizierung von Spams verwenden und diese kennzeichnen. K bedeutet, dass sich Clustering-Methoden bei der Identifizierung von Spams als recht effektiv erwiesen haben. Sie sehen sich verschiedene Teile der E-Mail, wie Inhalt, Absender und Header, an, um festzustellen, ob es sich um Junk-E-Mails handelt. Sie verbessern die Genauigkeit um das Zehnfache und schützen die Menschen vor Phishing und anderen digitalen Verbrechen.

Abschließende Gedanken

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Clusterbildung meist konstant bleibt und für zahlreiche Szenarien gilt. Mit diesem vielseitigen Algorithmus können Sie genaue Verhaltensvorhersagen machen. Sobald Sie eine solide Grundlinie von gruppierten Daten entwickelt haben, sind die Möglichkeiten endlos.