Wprowadzenie do metod grupowania
W tym artykule omówiono różne metody klastrowania stosowane w technikach eksploracji danych na różnych zasadach. Klastrowanie to zestaw obiektów danych zorganizowanych w inne logiczne grupowanie. Grupowanie podobnych elementów danych i przypisywanie podobnych elementów danych do poszczególnych klastrów. Klastrowanie odbywa się w dużych zestawach danych w celu uczenia się bez nadzoru. W tym czasie wykonujemy partycję na zbiorze danych na grupy. Struktura klastrowania jest przedstawiona w podzestawach w następujący sposób. C = c1, c2… c n . Ponieważ grupy klastrowe mają podobne obiekty, w metodach grupowania należy podjąć pewne środki, aby określić miary odległości i podobieństwa. Metody grupowania oparte są na modelach probabilistycznych. Eksploracja danych wymaga klastrowania w celu skalowalności w celu radzenia sobie z wysokimi bazami danych, obsługi wielowymiarowej przestrzeni, radzenia sobie z błędnymi danymi i hałasem.
Wyjaśnić metody grupowania?
Ta metoda klastrowania pomaga w grupowaniu cennych danych w klastry, a następnie wybiera odpowiednie wyniki w oparciu o różne techniki. Przykład: podczas wyszukiwania informacji wyniki zapytania są pogrupowane w małe klastry, a każdy klaster ma nieistotne wyniki. Dzięki technikom grupowania są one pogrupowane w podobne kategorie, a każda kategoria jest podzielona na podkategorie, aby pomóc w eksploracji wyników zapytań. Istnieją różne rodzaje metod grupowania
- Metody hierarchiczne
- Metody partycjonowania
- Na podstawie gęstości
- Klastrowanie oparte na modelach
- Model oparty na siatce
Poniżej znajduje się przegląd technik stosowanych w eksploracji danych i sztucznej inteligencji.
1. Metoda hierarchiczna
Ta metoda tworzy klaster, dzieląc go na partycje w sposób odgórny i oddolny. Oba te podejścia dają dendrogram, który łączą się między nimi. Dendrogram jest drzewiastym formatem, który utrzymuje sekwencję scalonych klastrów. Metody hierarchiczne są tworzone w wielu partycjach w odniesieniu do poziomów podobieństwa. Są one podzielone na Aglomeracyjne hierarchiczne grupowanie i dzielące hierarchiczne grupowanie. Tutaj tworzone jest drzewo klastrów przy użyciu technik łączenia. Do podziału procesu stosuje się dzielnik, scalanie wykorzystuje aglomerację. Grupowanie aglomeracyjne obejmuje:
- Początkowo pobieranie wszystkich punktów danych i uznawanie ich za poszczególne klastry rozpoczyna się od góry do dołu. Te klastry są łączone, dopóki nie uzyskamy pożądanych wyników.
- Następne dwa podobne klastry są pogrupowane, tworząc ogromny pojedynczy klaster.
- Ponownie obliczanie bliskości w ogromnym gromadzie i łączenie podobnych klastrów.
- Ostatni krok polega na scaleniu wszystkich uzyskanych klastrów na każdym etapie, aby utworzyć końcowy pojedynczy klaster.
2. Metoda partycjonowania:
Głównym celem partycji jest relokacja. Przenoszą partycje, przechodząc z jednego klastra do drugiego, co powoduje wstępne partycjonowanie. Dzieli obiekty danych „n” na liczbę klastrów „k”. Ta metoda częściowa jest preferowana bardziej niż model hierarchiczny w rozpoznawaniu wzorców. Aby spełnić techniki, ustawiono następujące kryteria:
- Każdy klaster powinien mieć jeden obiekt.
- Każdy obiekt danych należy do jednego klastra.
Najczęściej stosowanymi technikami podziału są algorytm K-średnich. Dzielą się na gromady „K” reprezentowane przez centroidy. Każde centrum skupienia jest obliczane jako średnia tego skupienia, a funkcja R wizualizuje wynik. Ten algorytm ma następujące kroki:
- Losowe wybieranie K obiektów ze zbioru danych i tworzy początkowe centra (centroidy)
- Następnie przypisz odległość euklidesową między obiektami a środkiem środka.
- Przypisywanie wartości średniej dla każdego klastra.
- Kroki aktualizacji centroid dla każdego klastra „k”.
3. Model gęstości:
W tym modelu klastry są definiowane przez lokalizowanie regionów o większej gęstości w klastrze. Główną zasadą stojącą za nimi jest koncentracja na dwóch parametrach: maksymalnym promieniu sąsiedztwa i minimalnej liczbie punktów. Model oparty na gęstości identyfikuje skupiska o różnych kształtach i hałasie. Działa poprzez wykrywanie wzorców poprzez oszacowanie położenia przestrzennego, a odległość do zastosowanej tutaj metody sąsiada to DBSCAN (klastrowanie przestrzenne oparte na gęstości), który daje ręce dużym przestrzennym bazom danych. Korzystanie z trzech punktów danych do grupowania, a mianowicie punktów podstawowych, punktów granicznych i wartości odstających. Podstawowym celem jest identyfikacja klastrów i ich parametrów dystrybucji. Proces grupowania jest zatrzymywany przez potrzebę parametrów gęstości. Aby znaleźć klastry, ważne jest, aby mieć parametr Minimalne cechy na klaster w obliczaniu odległości rdzenia. Trzy różne narzędzia oferowane przez ten model to DBSCAN, HDBSCAN, Multi-scale.
4. Klastrowanie oparte na modelach
Ten model łączy dwa lub trzy klastry razem z dystrybucji danych. Podstawową ideą tego modelu jest konieczność podzielenia danych na dwie grupy w oparciu o model prawdopodobieństwa (wielowymiarowe rozkłady normalne). Tutaj każda grupa jest przypisana jako pojęcia lub klasa. Każdy składnik jest zdefiniowany przez funkcję gęstości. Aby znaleźć parametr w tym modelu, do dopasowania rozkładu mieszaniny stosuje się oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa. Każdy klaster „K” jest modelowany przez rozkład Gaussa z dwuparametrowym wektorem średnim µk i wektorem kowariancji £ k .
5. Model oparty na siatce
W tym podejściu obiekty są traktowane jako sterowane przestrzenią poprzez podzielenie przestrzeni na skończoną liczbę komórek w celu utworzenia siatki. Za pomocą siatki stosowana jest technika grupowania w celu szybszego przetwarzania, które zwykle zależy od komórek, a nie od obiektów. Wymagane kroki to:
- Tworzenie struktury siatki
- Gęstość komórek jest obliczana dla każdej komórki
- Zastosowanie mechanizmu sortowania do ich gęstości.
- Przeszukiwanie centrów klastrów i przechodzenie do sąsiednich komórek w celu powtórzenia procesu.
Znaczenie metod grupowania
- Posiadanie metod klastrowania pomaga w ponownym uruchomieniu lokalnej procedury wyszukiwania i usuwa nieefektywność. Klastrowanie pomaga określić wewnętrzną strukturę danych.
- Ta analiza skupień została wykorzystana do analizy modelu, wektorowego regionu przyciągania.
- Klastrowanie pomaga w zrozumieniu naturalnego grupowania w zbiorze danych. Ich celem jest podzielenie danych na pewną grupę logicznych grup.
- Jakość grupowania zależy od metod i identyfikacji ukrytych wzorców.
- Odgrywają one dużą rolę w aplikacjach, takich jak marketingowe badania ekonomiczne, blogi internetowe do identyfikacji wzorców w pomiarach podobieństwa, przetwarzaniu obrazu, badaniach przestrzennych.
- Są one wykorzystywane w wykrywaniu wartości odstających w celu wykrywania oszustw związanych z kartami kredytowymi.
Wniosek
Klastrowanie jest uważane za ogólne zadanie rozwiązania problemu, który formułuje problem optymalizacji. Odgrywa kluczową rolę w dziedzinie eksploracji i analizy danych. Widzieliśmy różne metody klastrowania, które dzielą zestaw danych, w zależności od wymagań. Większość badań opiera się na tradycyjnych technikach, takich jak średnie K i modele hierarchiczne. Obszary skupień są stosowane w stanach o dużych wymiarach, co stanowi przyszły zakres badaczy.
Polecany artykuł
To był przewodnik po metodach grupowania. Tutaj omówiliśmy koncepcję, znaczenie i techniki metod grupowania. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest ETL?
- Czym jest Data Science
- Co to jest Teradata?
- Top 6 alternatyw AWS
- Grupowanie w uczenie maszynowe
- Regresja wielowymiarowa
- Hierarchiczne grupowanie | Grupowanie aglomeracyjne i dzielące