Введение в алгоритмы кластеризации
Чтобы начать с темы, нам нужно знать, что такое кластеризация. Кластеризация - это процесс, в котором мы должны идентифицировать аналогичную или идентичную группу данных в наборе данных, и применение функциональности в этом наборе данных в соответствии с нашим ожидаемым выводом известно как алгоритм кластеризации. В настоящее время это самая популярная методика в области науки о данных. Итак, в этой статье мы рассмотрим, что такое алгоритм кластеризации, различные типы алгоритмов кластеризации, его применение, его преимущества и недостатки.
По сути, алгоритм кластеризации говорит, что идентифицирует идентичные объекты данных в группе из нескольких наборов данных и размещает их в кластере для применения аналогичных функций. Другими словами, мы можем сказать, что алгоритм кластеризации делит совокупность множества похожих объектов данных на группу множественных наборов данных по сходному признаку.
Типы алгоритма кластеризации
По сути, алгоритм кластеризации подразделяется на две подгруппы:
1. Жесткая кластеризация. В жесткой кластеризации группа схожих объектов данных полностью относится к аналогичной характеристике или кластеру. Если объекты данных не похожи до определенного условия, объект данных полностью удаляется из набора кластеров.
2. Мягкая кластеризация. В мягкой кластеризации расслабление предоставляется каждому объекту данных, который находит похожий объект данных единой структуры для формирования кластера. В этом типе кластеризации уникальный объект данных может быть найден в нескольких кластерах, установленных в соответствии с их единой структурой.
Что такое методология кластеризации?
Каждая методология кластеризации следует за набором правил, которые определяют их набор подобия между объектом данных. Сегодня на рынке доступны сотни методологий кластеризации. Итак, давайте рассмотрим некоторые из них, которые очень популярны в настоящее время:
1. Модели подключения
Как яснее по названию, в этом механизме алгоритм находит ближайший аналогичный объект данных в группе установленных объектов данных, основываясь на представлении о том, что точки данных находятся ближе в пространстве данных. Таким образом, объект данных, расположенный ближе к аналогичному объекту данных, будет демонстрировать большее сходство, чем объект данных, лежащий очень далеко. Этот механизм также имеет два подхода.
При первом подходе алгоритм начинает делить набор объектов данных в отдельный кластер, а затем размещает их в соответствии с критериями расстояния.
В другом подходе алгоритм подразделяет все объекты данных на определенный кластер, а затем объединяет их в соответствии с критериями расстояния, поскольку функция расстояния является субъективным выбором на основе пользовательских критериев.
2. Центроидные модели
В этом типе итерационного алгоритма сначала принимается во внимание определенная точка центроида, затем аналогичный объект данных в соответствии с их близостью относительно этой точки центроида устанавливается в кластер. Самый популярный алгоритм кластеризации K-Means не был успешным в этом типе алгоритма кластеризации. Еще одно замечание: в моделях центроидов нет предопределенных кластеров, поэтому у нас есть анализ выходных данных.
3. Модели распространения
В этом типе алгоритма метод находит, насколько возможно, чтобы каждый элемент данных в кластере принадлежал к одному или тому же распределению, как гауссово или нормальное. Одним из недостатков этого типа алгоритма является то, что в этом типе кластеризации объект набора данных должен страдать от переобучения.
4. Модели плотности
Используя этот алгоритм, набор данных изолируется относительно различных областей плотности данных в пространстве данных, а затем объекту данных назначаются конкретные кластеры.
5. K означает кластеризацию
Этот тип кластеризации используется для нахождения локального максимума после каждой итерации в наборе множества объектов данных. Этот механизм включает в себя 5 шагов, упомянутых ниже:
- Во-первых, мы должны определить желаемый номер кластера, который мы хотим в этом алгоритме.
- Каждая точка данных назначается кластеру случайным образом.
- Тогда мы должны рассчитать модели центроидов в нем.
- После этого относительный объект данных переназначается на его ближайшие или ближайшие кластеры.
- Переставить кластерный центроид.
- Повторите ранее два шага, пока мы не получим желаемый результат.
6. Иерархическая кластеризация
Этот тип алгоритма аналогичен алгоритму кластеризации k-средних, но между ними есть небольшая разница:
- K- означает линейный, тогда как иерархическая кластеризация является квадратичной.
- Результаты воспроизводимы в иерархической кластеризации, что маловероятно для k-средних, которые дают несколько результатов, когда алгоритм вызывается несколько раз.
- Иерархическая кластеризация работает для любой фигуры.
- Вы можете прервать иерархическую кластеризацию в любое время, когда получите желаемый результат.
Применение алгоритма кластеризации
Теперь пришло время узнать о приложениях алгоритма кластеризации. В него встроена очень обширная функция. Алгоритм кластеризации используется в различных областях, которые
- Используется при обнаружении аномалий
- Используется в сегментации изображений
- Используется в медицинской визуализации
- Используется в группировке результатов поиска
- Используется в анализе социальных сетей
- Используется в сегментации рынка
- Используется в двигателях Рекомендации
Алгоритм кластеризации - это революционный подход к машинному обучению. Он может быть использован для повышения точности алгоритма машинного обучения под наблюдением. Мы можем использовать эти кластеризованные объекты данных в различных алгоритмах машинного обучения для получения результатов с высокой точностью. Это верно, что ИТ могут быть использованы в нескольких задачах машинного обучения.
Вывод
Итак, в приведенной выше статье мы узнаем о том, что такое кластеризация, ее тип и использование в разработке программного обеспечения. Таким образом, он имеет большое количество приложений в различных областях, таких как картография, отчеты клиентов и т. Д. Используя кластеризацию, мы можем легко повысить точность подхода машинного обучения. Поэтому, принимая во внимание будущие аспекты, я могу сказать, что алгоритм кластеризации используется почти в каждой технологии в области разработки программного обеспечения. Таким образом, любой, кто заинтересован в продолжении своей карьеры в области машинного обучения, должен глубоко знать алгоритм кластеризации, поскольку он напрямую связан с машинным обучением и наукой о данных. Кроме того, хорошо иметь технику, необходимую в каждой технологии, поэтому она всегда может дать хороший подход.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к алгоритму кластеризации. Здесь мы обсудили его типы, методологию и приложения. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -
- Алгоритмы нейронной сети
- Алгоритмы интеллектуального анализа данных
- Что такое кластеризация в интеллектуальном анализе данных?
- Что такое AWS Lambda?
- Иерархическая кластеризация | Агломерационная и разделительная кластеризация