Klasteryzacja jest niezbędnym procesem dla różnych organizacji, ponieważ pomaga w wielu działaniach i zadaniach. Załóżmy, że należysz do zespołu badawczego firmy zajmującego się analizą. Musisz zrozumieć, jak potencjalni klienci reagują na produkty i usługi, które dostarczasz. Ale to wymaga cennych danych, które pomagają w zrozumieniu zachowań klientów. Dane te pomogą Ci dostarczyć lepsze doświadczenia i osiągnąć cele biznesowe. To właśnie tutaj koncepcja klasteryzacji staje się kluczowa.

Czym jest klastrowanie w uczeniu maszynowym?

Klasteryzacja pomaga organizować dane w różne grupy, w zależności od ich cech. Cechy te określane są na podstawie punktów danych grupy. Załóżmy, że chcesz sklasyfikować wszystkie rodzaje kotów w różnych grupach, w zależności od ich gatunku. W tym przypadku będziesz dzielił różne typy na różne segmenty, takie jak snowshoe, perski, japoński bobtail i syjamski. W ten sposób można wyraźnie przeanalizować typy kotów w ramach różnych segmentacji.
Ten warunek odnosi się również do różnych problemów uczenia maszynowego. Możesz podzielić problemy na unikalne kategorie, w zależności od podobieństw. Będziesz dostarczać dane do algorytmu uczenia maszynowego, dzięki czemu jest to opcja uczenia bez nadzoru. Ważne jest, aby pamiętać o konieczności podawania dokładnych danych, ponieważ algorytmy klasteryzacji grupują nowe dane w zależności od wymagań, które podasz.

Czym są Algorytmy Klasteryzacji?

Zadanie klasteryzacji jest techniką uczenia maszynowego bez nadzoru. Naukowcy zajmujący się danymi nazywają tę technikę również analizą klastrów, ponieważ wiąże się ona z podobną metodą i mechanizmem działania. Kiedy używasz algorytmów klasteryzacji po raz pierwszy, musisz dostarczyć duże ilości danych jako dane wejściowe. Dane te nie będą zawierały żadnych etykiet. Spowoduje to pobudzenie algorytmu i utworzenie różnych grup.
Grupy te będą skupiskami danych, wyrównanymi według podobieństw. Klaster zawiera wszystkie punkty danych, które mają podobieństwo w swoich cechach lub właściwościach. Odnoszą się one do siebie w taki czy inny sposób. Możesz używać klastrowania do odkrywania wzorców, inżynierii i kształtów. Podczas generowania wglądu w dane, użyj klastrowania jako procesu początkowego.

Kategorie klastrów

Istnieją dwie główne kategorie klastrowania. Są to:

– Klastrowanie twarde

W klasteryzacji twardej, dane należą do jednego klastra. Oznacza to, że nie mogą dzielić grupy z żadną inną kategorią, z wyjątkiem jednej. Będzie to zależało od priorytetów cech.

– Klasteryzacja miękka

Z drugiej strony możliwe jest, że dane podlegają klasteryzacji miękkiej. Oznacza to, że należą one do jednego lub wielu klastrów. W prostych słowach, dane mogą dzielić dwie lub więcej pozycji i należeć do różnych grup.

Najlepsze algorytmy klasteryzacji

1.Algorytm grupowania metodą K

K oznacza klasteryzację jest powszechnym algorytmem wśród naukowców danych. Jest to rodzaj algorytmu opartego na centroidach z prostymi i bezpośrednimi właściwościami. Co więcej, jest to algorytm uczenia bez nadzoru. Dzięki temu algorytmowi można zminimalizować wariancję punktu danych w klastrze. Wiele osób, które rozpoczynają nienadzorowane uczenie maszynowe, zaczyna od algorytmów klasteryzacji K oznacza najpierw.
Najlepsze wyniki znajdziesz z tymi algorytmami klasteryzacji, zawierającymi małe zestawy danych. To dlatego, że ten algorytm powtarza wszystkie punkty danych. To wskazuje, że jeśli masz ogromną ilość danych, trzeba będzie więcej czasu, aby klastry to wszystko.

2.Density-Based Clustering

W tej metodzie, algorytmy klasteryzacji będzie wymagać gęstości danych do tworzenia klastrów reprezentujących przestrzeń danych. Gdy przestrzeń lub region rośnie gęsty, że region staje się klaster. Będziesz odnosić się do regionu o mniejszej gęstości lub z minimalną ilością danych jako wartości odstające lub szum. Znajdziesz arbitralny kształt danych ze względu na metodę tego klastra.

3.Klasteryzacja Hierarchiczna

Hierarchiczne grupy klastrowania są klastry w zależności od odległości od jednych danych do drugich. Klastry te mają różne typy:
– Aglomeracyjne
W tej metodzie klasteryzacji jeden punkt danych działający jako klaster przyciąga inne podobne punkty danych, które stają się klastrami.
– Podzielna
Z drugiej strony, metoda dywizjonistyczna traktuje wszystkie punkty danych jako jeden klaster, a następnie rozdziela każdy z nich tworząc nowe klastry. Metoda ta jest przeciwieństwem metody aglomeracyjnej i działa poprzez łączenie istniejących klastrów, tworzenie macierzy odległości i łączenie ich razem. Można reprezentować klastry punktów danych za pomocą denogramu.

4.Klasteryzacja rozmyta

W tej metodzie, wyrównanie punktów danych nie jest decydujące. W klasteryzacji rozmytej, punkt danych może łączyć się z więcej niż jednym klastrem. Wynik klastra jest prawdopodobieństwem, że punkt danych grupuje się w ramach danej grupy. Mechanizm działania tej metody klasteryzacji jest podobny do klasteryzacji metodą K means. Jednak parametry, które wymagają obliczeń są inne.

Kiedy będziesz potrzebował Techniki Klasteryzacji?

Metody klasteryzacji będziesz używał, gdy będziesz miał różne zestawy nieoznakowanych danych. Początkowo, użyjesz algorytmu uczenia bez nadzoru. Możesz wybrać spośród wielu technik nienadzorowanych. Niektóre z tych technik to uczenie wzmacniające, sieci neuronowe i klasteryzacja. Musisz wybrać algorytmy klasteryzacji w zależności od danych, które trzeba klasteryzować.
Podczas próby wykrywania anomalii, można użyć klastrowania i zidentyfikować wartości skrajne danych. Można klasteryzować nie tylko dane w różnych grupach, ale także zmierzyć granice. Jeśli nie jesteś w stanie zdecydować, które algorytmy klastrowania będą działać, zacznij od użycia K oznacza klastrowanie i odkryć nowe wzorce.

Wnioski

Algorytmy klasteryzacji pomagają nauczyć się nowych rzeczy przy użyciu starych danych. Możesz znaleźć rozwiązania wielu problemów poprzez grupowanie danych na różne sposoby. W ten sposób można znaleźć nowe rozwiązania dla istniejących problemów.
Najlepszą częścią klastrowania danych w uczeniu nienadzorowanym jest to, że daje ono wyniki w problemach uczenia nadzorowanego. Możesz użyć techniki klasteryzacji do rozwiązania dowolnego problemu uczenia maszynowego bez nadzoru. Możesz wybrać różne klastry jako nowe cechy i wykorzystać je dla nowego zestawu danych. Wynik będzie zaskakujący, jeśli będziesz kontynuował pracę nad zwiększeniem dokładności.