Tworzenie klastrów jest potężną metodą uczenia się maszyn, polegającą na grupowaniu punktów danych. Dzięki zestawowi różnych punktów danych, naukowcy zajmujący się danymi mogą wykorzystać algorytm grupowania w celu skategoryzowania lub sklasyfikowania każdego punktu danych do konkretnej grupy. Teoretycznie, punkty danych znajdujące się w tej samej grupie zawierają podobne cechy lub właściwości. Z drugiej strony, punkty danych w oddzielnych grupach zawierają wysoce unikalne cechy lub właściwości.

Gromadzenie danych jest metodą uczenia się bez nadzoru i jest popularną techniką wśród badaczy danych w celu uzyskania statystycznej analizy danych w różnych dziedzinach. Ludzie wykorzystują analizę skupień w nauce o danych w celu uzyskania krytycznych spostrzeżeń. Analizują oni grupy, do których należy każdy punkt danych podczas stosowania algorytmów klastrowania. Jesteś nowy w algorytmach tworzenia klastrów i chcesz poznać ich tajniki? Kontynuuj lekturę tego artykułu, ponieważ omówiono w nim wszystko, co musisz wiedzieć o podstawach algorytmów klastrowania.

Znaczenie tworzenia klastrów

Algorytmy klastrowania są niezbędne, aby naukowcy zajmujący się danymi odkryli wrodzone zgrupowania wśród nieoznakowanych i oznakowanych zestawów danych. Zadziwiające jest to, że nie istnieją żadne szczególne kryteria, które pozwoliłyby wyróżnić dobre grupowanie danych. Sprowadza się to do indywidualnych preferencji, wymagań i tego, co dane naukowiec wykorzystuje do zaspokojenia swoich potrzeb.

Powiedzmy na przykład, że można być zainteresowanym odkryciem homogenicznych przedstawicieli grup (redukcja danych), w naturalnych klastrach i określeniem ich nieznanych właściwości. Część osób chciałaby również znaleźć nietypowe obiekty danych i inne odpowiednie grupy. W każdym przypadku algorytm ten przyjmuje kilka założeń stanowiących o podobieństwach pomiędzy różnymi punktami. Co więcej, każde przypuszczenie tworzy nowe, ale równie dobrze uzasadnione klastry.

Metody tworzenia klastrów

Metody oparte na zasadach hierarchicznych

Klastry utworzone w tej procedurze tworzą strukturę drzewiastą reprezentującą hierarchię. Nowe skupiska pojawiające się na drzewie pochodzą z wcześniej utworzonych kępek. Eksperci podzielili je na następujące kategorie:

Aglomeracja

Podejście oddolne – każdy punkt danych jest pojedynczym klastrem i stale się łączy (aglomeracja), aż do momentu, gdy wszystkie stopniowo połączą się w jeden klaster. Proces ten znany jest również pod nazwą HAC.

Dzielny

Podejście odgórne – Poczynając od wszystkich danych zawartych w jednym klastrze, które są stopniowo dzielone aż do rozdzielenia wszystkich punktów danych.

Metody oparte na gęstości

W metodach opartych o gęstość zaludnienia klastry są postrzegane jako gęstsze regiony z pewnymi podobieństwami i różnicami w porównaniu z regionami o mniejszej gęstości zaludnienia. Takie metody oferują doskonałą dokładność i mogą z łatwością łączyć dwa klastry.

Metody oparte na siatce

Metody oparte na siatce formułują przestrzeń danych w ograniczonej liczbie komórek tworzących strukturę przypominającą zwykłą siatkę. Każda operacja grupowania odbywająca się na tych siatkach jest niezależna i szybka.

Metody partycjonowania

Techniki podziału dzielą obiekty, przekształcając je w klastry k. Każda partycja tworzy jedno skupisko. Naukowcy często wykorzystują tę metodę do optymalizacji bezstronnych funkcji podobieństwa, szczególnie gdy istotnym parametrem jest odległość.

Czym jest K-Means Clustering?

K-Means jest prawdopodobnie najbardziej rozpoznawalnym algorytmem tworzenia klastrów. Większość kursów nauki maszynowej i data science, zwłaszcza zajęcia wprowadzające, uczą tego algorytmu. Zrozumienie go jest dość proste, a wdrożenie go w kodzie jest jeszcze prostsze. K-Means wyróżnia się na tle innych algorytmów szybkim tempem. Większość z nas wykonuje obliczenia odległości pomiędzy ośrodkami grupy i punktami przy minimalnych obliczeniach. Tak więc, złożoność jest często liniowa O{n).

Prawdziwe przykłady zastosowań algorytmów klastrowych

Algorytm grupowania jest rewolucyjny w świecie nauki o danych. Wiele dziedzin korzysta z niego i uzyskuje doskonałe wyniki. Poniżej przedstawiamy kilka przykładów z prawdziwego świata, które pokazują przydatność tego algorytmu.

Rozpoznawanie Fałszywych Wiadomości

Fałszywe wiadomości nie są niczym nowym, ale są bardziej rozpowszechnione niż dziesięć lat temu. Innowacje technologiczne są głównie odpowiedzialne za tworzenie i rozpowszechnianie nieautentycznych historii na różnych platformach internetowych. Dwóch studentów z Uniwersytetu Kalifornijskiego użyło algorytmów klastrowania do rozpoznawania fałszywych wiadomości.

Algorytm ten pozyskiwał treści z różnych artykułów informacyjnych i badał ich słowa. Klastry pomagają algorytmowi rozpoznawać oryginalne i nieoczywiste fragmenty. Studenci informatyki dowiedzieli się, że w artykułach typu “click-bait” używano sensacyjnego słownictwa. Wskazywały one, że większość artykułów, które wykorzystywały sensację, nie była autentyczna.

Sprzedaż i marketing

W dużych firmach chodzi o ukierunkowanie i personalizację ich produktów. Robią to poprzez analizowanie szczególnych cech ludzi i dzielenie się programami, które mają ich przyciągnąć. Jest to wypróbowana i sprawdzona metoda, która pomaga organizacjom dotrzeć do konkretnych grup odbiorców. Niestety, niektóre firmy nie odnoszą sukcesów w swoich działaniach sprzedażowych i marketingowych.
Musisz właściwie ukierunkować ludzi, aby jak najlepiej wykorzystać swoją inwestycję. Ryzykujesz znaczące straty i nieufność klientów, nie analizując tego, czego chce Twoja publiczność. Algorytmy klastrowe mogą grupować osoby o podobnych cechach i analizować, czy będą one kupować Twój produkt. Tworzenie grup może pomóc firmom w prowadzeniu testów w celu określenia, co muszą zrobić, aby poprawić swoją sprzedaż.

Fantasy Sports

Byłbyś zaskoczony widząc, jak użyteczne są algorytmy klastrowania dla fantasy football i różnych innych sportów cyfrowych. Ludzie często mają trudności z określeniem, kogo powinni dodać do swojej drużyny. Wybór zawodników osiągających wysokie wyniki, zwłaszcza we wcześniejszej części sezonu, jest dość skomplikowany. Dlaczego? Ponieważ nie znasz aktualnej formy sportowca. Mając do dyspozycji niewiele danych na temat wyników, możesz korzystać z nauki bez nadzoru.

To może pomóc Ci odkryć podobnych zawodników, którzy wykorzystują niektóre z ich atrybutów. K oznacza, że grupowanie jest szczególnie przydatne w takich sytuacjach, dając Ci przewagę na starcie ligi.

Identyfikacja działalności przestępczej

Podczas gdy algorytmy klastrowania mogą pomóc w różnych działaniach przestępczych, skupmy się na oszukańczym zachowaniu taksówkarza. Powiedzmy, że chcesz dowiedzieć się, czy kierowca kłamie na temat przejechanej odległości w ciągu dnia. Jak rozpoznać, czy kłamie, czy mówi prawdę?

Skupienie może pomóc Ci w analizie dzienników GPS i stworzeniu grupy identycznych zachowań.Możesz zbadać charakterystykę grupy i sklasyfikować oszukańcze i autentyczne zachowania.

Filtry antyspamowe

Nasze skrzynki pocztowe zawierają foldery śmieci z wieloma wiadomościami zidentyfikowanymi jako spam. Wiele kursów nauki maszynowej wykorzystuje filtr spamu do prezentowania grupowania i nauki bez nadzoru. Spamowe wiadomości e-mail są prawdopodobnie najbardziej irytującą częścią technik marketingowych. Niektóre osoby wykorzystują je również do wyłudzania danych osobowych innych.

Firmy zapobiegają takim wiadomościom za pomocą algorytmów do identyfikacji spamu i oznaczania go. K oznacza, że metody klastrowania były dość skuteczne w identyfikacji spamu. Spoglądają one na różne części wiadomości e-mail, takie jak treść, nadawca i nagłówek, aby określić, czy są one śmieciami. Zwiększa to dziesięciokrotnie dokładność i chroni ludzi przed phishingiem i innymi przestępstwami cyfrowymi.

Myśli końcowe

Podsumowując, grupowanie w większości przypadków pozostaje niezmienne i odnosi się do wielu scenariuszy. Za pomocą tego wszechstronnego algorytmu można tworzyć dokładne przewidywania behawioralne. Po stworzeniu solidnej bazy zgrupowanych danych, możliwości będą nieograniczone.