Clustering is een essentieel proces voor verschillende organisaties omdat het helpt bij tal van activiteiten en taken. Stel dat u deel uitmaakt van het onderzoeksanalyseteam van een bedrijf. U moet begrijpen hoe potentiële klanten reageren op de producten en diensten die u aanbiedt. Maar hiervoor zijn waardevolle gegevens nodig die helpen bij het begrijpen van het gedrag van klanten. Deze gegevens zullen u helpen een betere ervaring te leveren en uw bedrijfsdoelstellingen te bereiken. Dat is waar het clusteringconcept essentieel wordt.

Wat is clusteren in Machine Learning

Clustering helpt u gegevens te organiseren in verschillende groepen, afhankelijk van de kenmerken. Je bepaalt deze kenmerken aan de hand van de datapunten van de groep. Stel dat je alle soorten katten wilt indelen in verschillende groepen, afhankelijk van hun soort. In dat geval verdeelt u de verschillende soorten in verschillende segmenten, zoals sneeuwschoen, Perzisch, Japanse bobtail, en Siamees. Op deze manier kunt u de soorten katten onder verschillende segmentaties duidelijk analyseren.
Deze voorwaarde geldt ook voor verschillende machine learning problemen. U kunt problemen onderverdelen in unieke categorieën, afhankelijk van de overeenkomsten. U levert gegevens aan het machine learning-algoritme, waardoor het een niet-besuperviseerde leeroptie wordt. Het is belangrijk te onthouden dat het nodig is nauwkeurige gegevens te verstrekken, aangezien de clusteringalgoritmen de nieuwe gegevens groeperen op basis van de eisen die u stelt.

Wat zijn Clustering Algoritmen?

Clustering is een techniek voor machinaal leren zonder toezicht. Gegevenswetenschappers verwijzen ook naar deze techniek als clusteranalyse omdat het een soortgelijke methode en werkingsmechanisme betreft. Wanneer je voor het eerst clusteringalgoritmen gebruikt, moet je grote hoeveelheden gegevens als input aanleveren. Deze gegevens zullen geen labels bevatten. Dit zal het algoritme stimuleren en verschillende groepen creëren.
Deze groepen zullen clusters van gegevens zijn, uitgelijnd volgens gelijkenissen. De cluster omvat alle gegevenspunten die een gelijkenis vertonen in hun kenmerken of eigenschappen. Ze hebben op de een of andere manier met elkaar te maken. U kunt clustering gebruiken om patronen, engineering en vormen te ontdekken. Wanneer u inzicht in de gegevens genereert, gebruik dan clustering als het eerste proces.

Categorieën van Clusters

Er zijn twee grote categorieën van clustering. Deze zijn:

Hard Clusteren

Bij hard clusteren vallen gegevens onder één cluster. Dat betekent dat ze met geen enkele andere categorie een groep kunnen delen, behalve met één. Dit hangt af van de prioriteiten van de kenmerken.

Zacht clusteren

Anderzijds is het mogelijk dat de gegevens onderhevig zijn aan zachte clustering. Dit betekent dat ze onder één of meerdere clusters vallen. In eenvoudige woorden, gegevens kunnen twee of meer posities delen en onder verschillende groepen vallen.

Top Clustering Algoritmen

K-middelen clustering algoritme

K means clustering is een veelgebruikt algoritme onder datawetenschappers. Dit is een soort centroïde-gebaseerd algoritme met eenvoudige en ongecompliceerde eigenschappen. Bovendien is dit een algoritme voor leren zonder toezicht. Met dit algoritme kan de variantie van het gegevenspunt in de cluster worden geminimaliseerd. Veel mensen die beginnen met machine-leren zonder toezicht beginnen eerst met K-middelen clusteringalgoritmen.
Je vindt de beste resultaten met deze clusteringalgoritmen, die kleine datasets bevatten. Dat komt omdat dit algoritme alle datapunten herhaalt. Het geeft aan dat als je een enorme hoeveelheid gegevens hebt, je meer tijd nodig hebt om alles te clusteren.

Dichtheid-gebaseerd clusteren

Bij deze methode vereisen de clusteringalgoritmen gegevensdichtheid om clusters te maken die de gegevensruimte vertegenwoordigen. Wanneer de ruimte of het gebied dichter wordt, wordt dat gebied een cluster. Het gebied met minder dichtheid of met minimale gegevens wordt outliers of ruis genoemd. U vindt de willekeurige vorm van de gegevens als gevolg van de methode van deze cluster.

Hiërarchisch clusteren

Hiërarchisch clusteren zijn de clusters afhankelijk van de afstand van de ene data tot de andere. Deze clusters hebben verschillende types:

  • Agglomeratief
    Bij deze clustermethode zal één gegevenspunt dat als cluster fungeert, andere soortgelijke gegevenspunten aantrekken die clusters worden.
  • Verdeeld
    De verdeelmethode daarentegen beschouwt alle gegevenspunten als één cluster en scheidt vervolgens elk gegevenspunt, waardoor nieuwe clusters ontstaan. Deze methode is tegengesteld aan de agglomeratieve, en werkt door de bestaande cluster te koppelen, een afstandsmatrix te maken, en ze samen te voegen. U kunt de datapuntclusters weergeven met behulp van een denogram.

Fuzzy Clustering

Bij deze methode is de uitlijning van de gegevenspunten niet doorslaggevend. Bij Fuzzy clustering kan een gegevenspunt met meer dan één cluster in verband worden gebracht. De uitkomst van de clustering is de waarschijnlijkheid dat het gegevenspunt zich onder een groep clustert. Het werkingsmechanisme van de clustermethode is vergelijkbaar met dat van K-middelenclustering. De parameters voor de berekening zijn echter verschillend.

Wanneer hebt u de clusteringstechniek nodig?

U zult de clusteringstechnieken gebruiken wanneer u verschillende reeksen ongelabelde gegevens hebt. In eerste instantie gebruik je een algoritme voor leren zonder toezicht. Je kunt kiezen uit tal van technieken zonder toezicht. Sommige van deze technieken zijn reinforcement learning, neurale netwerken, en clustering. Je moet clustering algoritmes kiezen afhankelijk van de gegevens die je nodig hebt om te clusteren.
Bij anomaliedetectie kunt u gebruik maken van clustering en de uitbijters van de gegevens identificeren. U kunt niet alleen de gegevens in verschillende groepen clusteren, maar ook de grenzen meten. Als u niet kunt beslissen welke clusteringalgoritmen zullen werken, begin dan met het gebruik van K-middelen clustering en ontdek nieuwe patronen.

Conclusie

Clusteringalgoritmen helpen u nieuwe dingen te leren door oude gegevens te gebruiken. Je kunt oplossingen vinden voor tal van problemen door de gegevens op verschillende manieren te clusteren. Op die manier vind je nieuwe oplossingen voor bestaande problemen.
Het beste aan het clusteren van de gegevens in unsupervised learning is dat het uitkomsten oplevert in supervised learning problemen. Je kunt de clusteringstechniek gebruiken om alle machine-leerproblemen zonder toezicht op te lossen. Je kunt verschillende clusters kiezen als nieuwe kenmerken en ze gebruiken voor een nieuwe dataset. Het resultaat zal verrassend zijn als je blijft werken aan het verbeteren van de nauwkeurigheid.