Clustering ist ein wesentlicher Prozess für verschiedene Organisationen, da er bei zahlreichen Aktivitäten und Aufgaben hilft. Angenommen, Sie sind Teil des Forschungsanalyse-Teams eines Unternehmens. Sie müssen verstehen, wie potenzielle Kunden auf die von Ihnen angebotenen Produkte und Dienstleistungen reagieren. Dazu benötigen Sie jedoch wertvolle Daten, die Ihnen helfen, das Kundenverhalten zu verstehen. Diese Daten helfen Ihnen, ein besseres Erlebnis zu bieten und Ihre Geschäftsziele zu erreichen. An dieser Stelle wird das Clustering-Konzept wesentlich.

Was ist Clustering beim maschinellen Lernen?

Clustering hilft Ihnen, Daten in verschiedenen Gruppen zu organisieren, abhängig von den Merkmalen. Sie bestimmen diese Merkmale anhand der Datenpunkte der Gruppe. Angenommen, Sie möchten alle Katzenarten in verschiedene Gruppen einteilen, abhängig von ihrer Art. In diesem Fall teilen Sie die verschiedenen Arten in verschiedene Segmente ein, z. B. Schneeschuhkatze, Perserkatze, Japanischer Bobtail und Siamkatze. Auf diese Weise können Sie die Katzentypen unter verschiedenen Segmentierungen eindeutig analysieren.
Diese Bedingung gilt auch für verschiedene Probleme des maschinellen Lernens. Sie können Probleme in eindeutige Kategorien einteilen, je nach Ähnlichkeiten. Sie stellen dem Algorithmus für maschinelles Lernen Daten zur Verfügung, sodass es sich um eine unüberwachte Lernoption handelt. Es ist wichtig, sich an die Notwendigkeit zu erinnern, genaue Daten zu liefern, da die Clustering-Algorithmen die neuen Daten je nach den von Ihnen bereitgestellten Anforderungen gruppieren.

Was sind Clustering-Algorithmen?

Die Clustering-Aufgabe ist eine unüberwachte maschinelle Lerntechnik. Datenwissenschaftler bezeichnen diese Technik auch als Clusteranalyse, da sie eine ähnliche Methode und einen ähnlichen Arbeitsmechanismus beinhaltet. Wenn Sie Clustering-Algorithmen zum ersten Mal verwenden, müssen Sie große Datenmengen als Eingabe bereitstellen. Diese Daten werden keine Labels enthalten. Dies wird den Algorithmus ankurbeln und verschiedene Gruppen erstellen.
Diese Gruppen werden Cluster von Daten sein, die nach Ähnlichkeiten ausgerichtet sind. Der Cluster umfasst alle Datenpunkte, die eine Ähnlichkeit in ihren Merkmalen oder Eigenschaften aufweisen. Sie stehen auf die eine oder andere Weise in Beziehung zueinander. Sie können Clustering verwenden, um Muster, Technik und Formen zu entdecken. Wenn Sie einen Einblick in die Daten gewinnen möchten, verwenden Sie Clustering als ersten Prozess.

Kategorien von Clustern

Es gibt zwei Hauptkategorien von Clustering. Diese sind:

– Hartes Clustering

Beim harten Clustering fallen die Daten unter einen einzigen Cluster. Das bedeutet, dass sie sich mit keiner anderen Kategorie eine Gruppe teilen können, außer mit einer. Dies hängt von den Prioritäten der Merkmale ab.

– Weiches Clustering

Auf der anderen Seite ist es möglich, dass die Daten einem Soft Clustering unterworfen sind. Das bedeutet, dass sie unter einen oder mehrere Cluster fallen. Einfach ausgedrückt können die Daten zwei oder mehr Positionen teilen und unter verschiedene Gruppen fallen.

Top Clustering-Algorithmen

1. K-Mittel-Clustering-Algorithmus

K-Mittel-Clustering ist ein gängiger Algorithmus unter Datenwissenschaftlern. Es handelt sich um eine Art von zentrroidbasiertem Algorithmus mit einfachen und überschaubaren Eigenschaften. Außerdem ist dies ein unüberwachter Lernalgorithmus. Mit diesem Algorithmus können Sie die Varianz der Datenpunkte in den Clustern minimieren. Viele Leute, die mit dem unüberwachten maschinellen Lernen beginnen, starten zuerst mit K-Mittelwert-Clusteralgorithmen.
Sie werden die besten Ergebnisse mit diesen Clustering-Algorithmen finden, die kleine Datensätze enthalten. Das liegt daran, dass dieser Algorithmus alle Datenpunkte wiederholt. Das bedeutet, dass Sie bei einer großen Datenmenge mehr Zeit benötigen, um alle Daten zu clustern.

2. Dichte-basiertes Clustering

Bei dieser Methode benötigen die Clustering-Algorithmen die Datendichte, um Cluster zu erstellen, die den Datenraum repräsentieren. Wenn der Raum oder die Region dicht wird, wird diese Region zu einem Cluster. Sie werden die Region mit geringerer Dichte oder mit minimalen Daten als Ausreißer oder Rauschen bezeichnen. Sie werden die willkürliche Form der Daten aufgrund der Methode dieses Clusters finden.

3. Hierarchisches Clustering

Hierarchisches Clustering gruppiert die Cluster in Abhängigkeit von der Entfernung der Daten zueinander. Diese Cluster haben verschiedene Typen:
– Agglomerativ
Bei dieser Clustermethode zieht ein Datenpunkt, der als Cluster fungiert, andere ähnliche Datenpunkte an, die zu Clustern werden.
– Divisiv
Die divisive Methode hingegen betrachtet alle Datenpunkte als einen Cluster und trennt dann jeden Datenpunkt, wodurch neue Cluster entstehen. Diese Methode ist das Gegenteil der agglomerativen Methode und arbeitet mit der Verknüpfung der vorhandenen Cluster, der Erstellung einer Abstandsmatrix und dem Zusammenfügen der Cluster. Sie können die Datenpunkt-Cluster mit Hilfe eines Denogramms darstellen.

4. Fuzzy-Clustering

Bei dieser Methode ist die Ausrichtung der Datenpunkte nicht entscheidend. Beim Fuzzy-Clustering kann sich ein Datenpunkt mit mehr als einem Cluster verbinden. Das Ergebnis des Clusters ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Datenpunkt unter einer Gruppe geclustert wird. Der Arbeitsmechanismus der Clustermethode ist ähnlich wie beim K-Mittel-Clustering. Die Parameter, die zur Berechnung herangezogen werden, sind jedoch unterschiedlich.

Wann werden Sie die Clustering-Methode benötigen?

Sie werden die Clustering-Methode verwenden, wenn Sie verschiedene Sätze von unbeschrifteten Daten haben. Zunächst werden Sie einen unüberwachten Lernalgorithmus verwenden. Sie können aus zahlreichen unüberwachten Techniken wählen. Einige dieser Techniken sind Verstärkungslernen, neuronale Netze und Clustering. Sie müssen Clustering-Algorithmen je nach den zu clusternden Daten auswählen.
Bei der Anomalieerkennung können Sie Clustering verwenden und die Ausreißer der Daten identifizieren. Sie können nicht nur die Daten in verschiedene Gruppen clustern, sondern auch die Grenzen messen. Wenn Sie sich nicht entscheiden können, welche Clustering-Algorithmen funktionieren sollen, beginnen Sie mit dem K-Mittel-Clustering und entdecken Sie neue Muster.

Fazit

Clustering-Algorithmen helfen Ihnen dabei, aus alten Daten neue Dinge zu lernen. Sie können Lösungen für zahlreiche Probleme finden, indem Sie die Daten auf verschiedene Arten clustern. Auf diese Weise finden Sie neue Lösungen für bestehende Probleme.
Das Beste am Clustering der Daten beim unüberwachten Lernen ist, dass es Ergebnisse bei überwachten Lernproblemen ableitet. Sie können die Clustering-Technik verwenden, um beliebige Probleme des unüberwachten maschinellen Lernens zu lösen. Sie können verschiedene Cluster als neue Features wählen und diese für einen neuen Datensatz verwenden. Das Ergebnis wird überraschend sein, wenn Sie weiter an der Verbesserung der Genauigkeit arbeiten.