Wprowadzenie do algorytmów grupowania
Aby rozpocząć od tematu, musimy wiedzieć, co jest klastrowaniem. Klastrowanie jest procesem, w którym musimy zidentyfikować podobną lub identyczną grupę danych w zbiorze danych, a zastosowanie funkcjonalności w tym zbiorze danych zgodnie z naszymi oczekiwanymi danymi wyjściowymi jest znane jako algorytm klastrowania. Jest to obecnie najpopularniejsza technika popularna w dziedzinie nauki o danych. Dlatego w tym artykule omówimy algorytm grupowania, różne typy algorytmów klastrowania, zastosowania aplikacji oraz zalety i wady.
Zasadniczo algorytm grupowania mówi, że identyfikuje identyczne jednostki danych w grupie wielu zestawów danych i ustawia je w klastrze, aby zastosować podobną funkcjonalność. Innymi słowy, możemy powiedzieć, że algorytm grupowania dzieli populację wielu podobnych jednostek danych na grupę wielu zestawów danych o podobnej cechy.
Rodzaje algorytmu grupowania
Zasadniczo algorytm grupowania jest podzielony na dwie podgrupy, które są:
1. Hard Clustering: W Hard Clustering grupa podobnych jednostek danych należy do podobnej cechy lub klastra całkowicie. Jeśli jednostki danych nie są podobne do określonego warunku, jednostka danych jest całkowicie usuwana z zestawu klastrów.
2. Miękkie grupowanie: w miękkim klastrowaniu rozluźnienie jest udzielane każdej jednostce danych, która znajduje podobną podobną jednostkę danych, która tworzy klaster. W tego rodzaju klastrowaniu unikalny byt danych można znaleźć w wielu zestawach klastrów zgodnie z ich podobnym kapturem.
Co to jest metodologia klastrowania?
Każda metodologia klastrowania jest zgodna z zestawem reguł, które określają ich zestaw podobieństwa między jednostką danych. Obecnie na rynku dostępne są setki metod tworzenia klastrów. Weźmy więc pod uwagę część, która jest obecnie bardzo popularna:
1. Modele łączności
Jak wyjaśnia tytuł, w tym mechanizmie algorytm znajduje najbliższą podobną jednostkę danych w grupie ustawionych jednostek danych w oparciu o założenie, że punkty danych znajdują się bliżej przestrzeni danych. Tak więc jednostka danych bliższa podobnej jednostce danych będzie wykazywać większe podobieństwo niż jednostka danych leżąca bardzo daleko. Ten mechanizm ma również dwa podejścia.
W pierwszym podejściu algorytm rozpoczyna dzielenie zestawu jednostek danych w osobnym klastrze, a następnie porządkuje je zgodnie z kryteriami odległości.
W innym podejściu algorytm dzieli wszystkie jednostki danych na określony klaster, a następnie agreguje je zgodnie z kryteriami odległości, ponieważ funkcja odległości jest subiektywnym wyborem opartym na kryteriach użytkownika.
2. Modele Centroid
W tego typu algorytmie iteracyjnym najpierw brany jest pod uwagę pewien punkt środkowy, a następnie podobny byt danych zgodnie z ich bliskością względem tego punktu środkowego jest ustawiany w klaster. Najpopularniejszy algorytm klastrowania K-Means nie powiódł się w tego typu algorytmie klastrowania. Jeszcze jedna uwaga jest taka, że w modelach centroidów nie ma predefiniowanych klastrów, dlatego mamy analizę zbioru danych wyjściowych.
3. Modele dystrybucji
W tym typie algorytmu metoda stwierdza, że w jakim stopniu każda jednostka danych w klastrze należy do identycznego lub takiego samego rozkładu, jak Gaussa lub normalna. Wadą tego rodzaju algorytmu jest to, że w tego rodzaju grupowaniu jednostka zestawu danych musi cierpieć z powodu przeregulowania.
4. Modele gęstości
Za pomocą tego algorytmu zestaw danych jest izolowany w odniesieniu do różnych obszarów gęstości danych w przestrzeni danych, a następnie do jednostki danych przypisywane są określone klastry.
5. K oznacza klastrowanie
Ten typ klastrowania służy do znalezienia lokalnego maksimum po każdej iteracji w zestawie wielu jednostek danych. Mechanizm ten obejmuje 5 kroków wymienionych poniżej:
- Najpierw musimy zdefiniować pożądaną liczbę klastrów, które chcemy w tym algorytmie.
- Każdy punkt danych jest losowo przypisany do klastra.
- Następnie musimy obliczyć w nim modele centroidów.
- Następnie relatywna jednostka danych jest ponownie przypisywana do najbliższych lub najbliższych klastrów.
- Ponownie ułóż centroid klastra.
- Powtórz poprzednio dwa kroki, aż otrzymamy pożądany wynik.
6. Hierarchiczne grupowanie
Ten typ algorytmu jest podobny do algorytmu klastrowania k-średnich, ale istnieje niewielka różnica między nimi, które są:
- Średnie K jest liniowe, podczas gdy hierarchiczne grupowanie jest kwadratowe.
- Wyniki są odtwarzalne w hierarchicznym grupowaniu mało prawdopodobnym dla k-średnich, co daje wiele wyników, gdy algorytm jest wywoływany wiele razy.
- Hierarchiczne grupowanie działa dla każdego kształtu.
- Hierarchiczne grupowanie możesz przerwać w dowolnym momencie, gdy uzyskasz pożądany rezultat.
Zastosowania algorytmu grupowania
Teraz nadszedł czas, aby dowiedzieć się o zastosowaniach algorytmu klastrowania. Ma w sobie bardzo szeroką funkcję. Algorytm grupowania jest używany w różnych domenach
- Jest stosowany w wykrywaniu anomalii
- Jest stosowany w segmentacji obrazu
- Jest stosowany w obrazowaniu medycznym
- Jest używany w grupowaniu wyników wyszukiwania
- Jest stosowany w analizie sieci społecznościowych
- Jest stosowany w segmentacji rynku
- Jest stosowany w silnikach rekomendacji
Algorytm grupowania to zrewolucjonizowane podejście do uczenia maszynowego. Można go wykorzystać do zwiększenia dokładności nadzorowanego algorytmu uczenia maszynowego. Możemy użyć tych klastrowanych jednostek danych w różnych algorytmach uczenia maszynowego, aby uzyskać nadzorowane wyniki o wysokiej dokładności. To prawda, że IT może być wykorzystywane w wielu zadaniach uczenia maszynowego.
Wniosek
W powyższym artykule poznajemy, czym jest klastrowanie, jego rodzaj i zastosowania w tworzeniu oprogramowania. Ma więc wiele aplikacji w różnych domenach, takich jak mapowanie, raporty klientów itp. Korzystając z klastrowania, możemy łatwo zwiększyć dokładność podejścia uczenia maszynowego. Biorąc pod uwagę przyszłe aspekty, mogę powiedzieć, że algorytm klastrowania jest wykorzystywany prawie w każdej technologii w dziedzinie tworzenia oprogramowania. Tak więc każdy zainteresowany kontynuowaniem swojej kariery w uczeniu maszynowym, musi dokładnie poznać algorytm klastrowania, ponieważ jest on bezpośrednio związany z uczeniem maszynowym i nauką danych. Poza tym dobrze jest mieć technikę potrzebną w każdej technologii, aby zawsze mogła wrócić do dobrego podejścia.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po algorytmie klastrowania. Tutaj omówiliśmy jego rodzaje, metodologię i zastosowania. Możesz także spojrzeć na następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -
- Algorytmy sieci neuronowej
- Algorytmy eksploracji danych
- Co to jest klastrowanie w eksploracji danych?
- Co to jest AWS Lambda?
- Hierarchiczne grupowanie | Grupowanie aglomeracyjne i dzielące