Кластеризация – это мощный метод машинного обучения, включающий группировку по точкам данных. Имея набор различных точек данных, ученые могут использовать алгоритм кластеризации для классификации или классификации каждой точки данных в отдельную группу. Теоретически, точки данных, присутствующие в одной группе, обладают схожими характеристиками или свойствами. С другой стороны, точки данных, входящие в отдельные группы, обладают весьма уникальными характеристиками или свойствами.

Кластеризация – это метод обучения без присмотра и популярный среди ученых, занимающихся данными, метод получения статистического анализа данных в различных областях. Люди используют кластерный анализ в науке о данных, чтобы получить критическое представление. Они анализируют группы, в которые попадает каждая точка данных при применении алгоритмов кластеризации. Вы новичок в кластеризации алгоритмов и хотите узнать их входы и выходы? Продолжайте читать эту статью, поскольку в ней обсуждается все, что вы должны знать об основах кластеризации алгоритмов.

Значение кластеризации

Алгоритмы кластеризации необходимы для того, чтобы исследователи данных обнаружили врожденные группировки среди немаркированных и маркированных наборов данных. Удивительно, но нет никаких конкретных критериев для выделения хорошей кластеризации. Это сводится к индивидуальным предпочтениям, требованиям и тому, что использует специалист по данным для удовлетворения своих потребностей.

Скажем, например, можно было бы заинтересоваться обнаружением однородных представителей групп (редукция данных), в естественных кластерах и определением их неизвестных свойств. Некоторые также хотят найти неординарные объекты данных и другие подходящие группировки. Как бы то ни было, этот алгоритм делает несколько предположений, составляющих сходство между различными точками. Более того, каждое предположение делает новые, но одинаково хорошо обоснованные кластеры.

Методы кластеризации

Иерархические методы

Созданные в этой процедуре кластеры создают древовидную структуру, представляющую иерархию. Новые кластеры, появляющиеся на дереве, происходят из ранее сформированных комков. Эксперты разделили их на следующие категории:

Агломерационный

Подход “снизу вверх” – каждая точка данных представляет собой единый кластер, и они непрерывно сливаются (агломерат) до тех пор, пока все не будут постепенно сливаться в один кластер. Этот процесс также известен как HAC.

Разделяющий

Подход сверху вниз – Начиная со всех данных, содержащихся в одном кластере, которые постепенно разбиваются до тех пор, пока все точки данных не будут разделены.

Методы на основе плотности

Методы, основанные на плотности, рассматривают кластеры как более плотные регионы с некоторыми сходствами и различиями по сравнению с менее плотными регионами. Подобные методы обеспечивают отличную точность и могут с легкостью комбинировать два кластера.

Методы на основе сетки

Методы, основанные на сетке, формулируют пространство данных в ограниченном количестве ячеек, образуя структуру, напоминающую обычную сетку. Каждая операция кластеризации, выполняемая на этих решетках, независима и быстра.

Методы разбиения

Методы разделения разделяют объекты, превращая их в k кластеров. Каждый раздел создает один кластер. Специалисты по данным часто используют этот метод для оптимизации функций беспристрастного сходства, особенно когда расстояние является значимым параметром.

Что такое К-образные кластеры?

К-Минс (k-means)- это, пожалуй, наиболее узнаваемый алгоритм кластеризации. Этот алгоритм преподается на большинстве курсов машинного обучения и информатики, особенно на вводных занятиях. Понимать его довольно легко, а реализовать его в коде еще проще. К-Минс выделяется на фоне других алгоритмов своим быстрым темпом. Большинство из нас вычисляет расстояния между групповыми центрами и точками с минимальными вычислениями. Так что сложность часто бывает линейной O{n).

Примеры алгоритма кластеризации в реальном мире Использует

Алгоритм кластеризации был революционным в мире науки о данных. Во многих областях он используется и дает отличные результаты. Ниже приведены примеры из реального мира, демонстрирующие полезность этого алгоритма.

Распознавание фальшивых новостей

Фальшивые новости не являются чем-то новым, но они более распространены, чем десять лет назад. Технологические инновации в основном отвечают за создание и распространение неавторизованных историй на различных онлайн-платформах. Два студента Калифорнийского университета использовали алгоритмы кластеризации для распознавания фальшивых новостей.

Алгоритм получал контент из различных новостных статей и изучал их слова. Кластеры помогают алгоритму распознавать подлинные и неискренние кусочки. Студенты факультетов информатики узнали, что в статьях, использующих клик-манипуляцию, используется сенсационный словарь. Это указывало на то, что большинство статей, использующих сенсационность, не являются подлинными.

Продажи и маркетинг

Крупные компании стремятся к таргетированию и персонализации своих продуктов. Они делают это, анализируя особенности людей и делясь программами для их привлечения. Это проверенный и апробированный метод, который помогает организациям нацеливаться на конкретную аудиторию. К сожалению, некоторые компании безуспешно работают в области продаж и маркетинга.
Чтобы получить максимальную отдачу от своих инвестиций, необходимо правильно ориентироваться на людей. Вы рискуете значительными потерями и недоверием клиентов, не анализируя то, чего хочет ваша аудитория. Алгоритмы кластеризации могут сгруппировать людей со схожими чертами и проанализировать, приобретут ли они Ваш продукт. Создание групп может помочь предприятиям провести тесты, чтобы определить, что им необходимо сделать для улучшения продаж.

Фэнтези-спорт

Вы будете удивлены, увидев, насколько полезны алгоритмы кластеризации для фэнтези-футбола и различных других видов цифрового спорта. Людям часто трудно определить, кого они должны добавить в свою команду. Выбор высококлассных игроков, особенно в начале сезона, довольно сложен. Почему? Потому что вы не знаете текущую форму спортсмена. Не имея в своем распоряжении практически никаких данных о выступлении, ты можешь воспользоваться преимуществами безупречного обучения.

Это может помочь вам обнаружить похожих игроков, использующих некоторые из их атрибутов. K означает, что кластеризация особенно удобна в таких ситуациях, давая вам преимущество на старте лиги.

Выявление преступной деятельности

В то время как алгоритмы кластеризации могут помочь в различных видах преступной деятельности, давайте сосредоточимся на мошенническом поведении таксиста. Допустим, вы хотите выяснить, лжет ли водитель о пройденной за день дистанции. Как определить, лжет ли он или говорит правду?

С помощью кластеризации можно проанализировать GPS-журналы и создать группу идентичного поведения. Можно изучить характеристики группы и классифицировать мошенническое и подлинное поведение.

Фильтры спама

Наши почтовые ящики содержат ненужные папки с многочисленными сообщениями, идентифицированными как спам. Многие курсы компьютерного обучения используют фильтр спама для демонстрации кластеризации и неконтролируемого обучения. Спам – это, пожалуй, самая раздражающая часть маркетинговых техник. Некоторые люди также используют их для фишинга личных данных других людей.

Компании предотвращают такие письма, используя алгоритмы для идентификации спама и помечания его флажками. K означает, что методы кластеризации достаточно эффективны для идентификации спама. Они просматривают различные части электронной почты, такие как содержимое, отправитель и заголовок, чтобы определить, являются ли они мусорными. Это повышает точность в десять раз и защищает людей от фишинга и других цифровых преступлений.

Заключительные Мысли

При суммировании, кластеризация в основном остается постоянной и применяется к многочисленным сценариям. Вы можете делать точные поведенческие прогнозы, используя этот универсальный алгоритм. После того, как вы разработаете прочную основу из сгруппированных данных, возможности будут бесконечны.