✅ Що таке кластеризація в майнінгу даних? - Застосування кластеризації в обробці даних

Вступ до обміну даними

Вступ до обміну даними

Це метод обміну даними, який використовується для розміщення елементів даних у їх подібних групах. Кластер - це процедура поділу об'єктів даних на підкласи. Якість кластеризації залежить від методу, який ми використовували. Кластеризацією називають також сегментацію даних, оскільки великі групи даних діляться за їх подібністю.

Що таке кластеризація в обробці даних?

Кластеризація - це групування конкретних об’єктів за їх характеристиками та їх подібністю. Що стосується майнінгу даних, то ця методологія ділить дані, які найкраще підходять до потрібного аналізу за допомогою спеціального алгоритму приєднання. Цей аналіз дозволяє об’єкту не бути частиною або строго частиною кластеру, що називається жорстким розділенням цього типу. Однак гладкі розділи дозволяють припустити, що кожен об’єкт в однаковому ступені належить до кластеру. Можна створити більш конкретні підрозділи, як об'єкти декількох кластерів, один кластер може бути примушений до участі або навіть ієрархічні дерева можуть бути побудовані в групових відносинах. Цю файлову систему можна встановлювати різними способами на основі різних моделей. Ці чіткі алгоритми застосовуються до кожної моделі, розрізняючи їх властивості та результати. Хороший алгоритм кластеризації здатний ідентифікувати кластер, незалежний від форми кластера. Існує 3 основні етапи алгоритму кластеризації, які показані нижче

Алгоритми кластеризації в обробці даних

Залежно від недавно описаних моделей кластерів, багато кластери можуть використовуватися для розподілу інформації в набір даних. Слід сказати, що кожен метод має свої переваги та недоліки. Вибір алгоритму залежить від властивостей та характеру набору даних.

Методи кластеризації обміну даними можуть бути показані нижче

Метод на основі розділення
Метод на основі щільності
Метод на основі центроїдів
Ієрархічний метод
Метод на основі сітки
Модельний метод

1. Метод на основі розподілу

Алгоритм розподілу розділяє дані на безліч підмножин.

Припустимо, алгоритм розподілу будує розділ даних, так як k і n є об'єкти, присутні в базі даних. Отже, кожен розділ буде представлений як k ≤ n.

Це дає уявлення про те, що класифікація даних знаходиться в k групах, що може бути показано нижче

На малюнку 1 показані оригінальні точки кластеризації

На малюнку 2 показано кластеризацію розділів після застосування алгоритму

Це вказує на те, що в кожній групі є щонайменше один об’єкт, як і кожен об'єкт, повинен належати саме одній групі.

2. Метод на основі щільності

Ці алгоритми виробляють кластери у визначеному місці на основі високої щільності учасників набору даних. Він агрегує деяке поняття діапазону для членів групи в кластерах до рівня густини. Такі процеси можуть бути менш ефективними при виявленні групових поверхонь.

3. Метод на основі центроїдів

Практично до кожного кластеру посилається вектор значень у цій техніці групування ОС. Порівняно з іншими кластерами кожен об’єкт є частиною кластера з мінімальною різницею у значенні. Кількість кластерів має бути заздалегідь визначена, і це найбільша проблема такого алгоритму. Ця методологія є найбільш близькою до теми ідентифікації та широко використовується для проблем оптимізації.

4. Ієрархічний метод

Метод створить ієрархічну декомпозицію заданого набору об'єктів даних. Виходячи з того, як формується ієрархічне розкладання, ми можемо класифікувати ієрархічні методи. Цей метод подається наступним чином

Агломераційний підхід
Дивізійний підхід

Агломераційний підхід також відомий як підхід кнопок. Тут ми починаємо з кожного об'єкта, який становить окрему групу. Він продовжує сплавляти об'єкти або групи близько один до одного

Дивізійний підхід також відомий як підхід зверху вниз. Починаємо з усіх об’єктів в одному кластері. Цей метод є жорстким, тобто його не можна скасувати, як тільки злиття або поділ завершено

5. Метод на основі сітки

Сітові методи працюють у об'єктному просторі замість того, щоб ділити дані на сітку. Сітка поділяється на основі характеристик даних. За допомогою цього методу нечислові дані легко управляти. Порядок даних не впливає на розділення сітки. Важливою перевагою сітчастої моделі вона забезпечує більш високу швидкість виконання.

Переваги ієрархічної кластеризації полягають у наступному

Він застосовується до будь-якого типу атрибутів.
Він забезпечує гнучкість, пов'язану з рівнем деталізації.

6. Модельний метод

Цей метод використовує гіпотезовану модель, засновану на розподілі ймовірностей. Кластеризуючи функцію щільності, цей метод визначає кластери. Він відображає просторовий розподіл точок даних.

Застосування кластеризації в майнінгу даних

Кластеризація може допомогти у багатьох галузях, таких як біологія, рослини та тварини, класифіковані за їх властивостями, а також у маркетингу. Кластеризація допоможе визначити клієнтів певного запису клієнтів із подібною поведінкою. У багатьох додатках, таких як дослідження ринку, розпізнавання образів, обробка даних та зображень, аналіз кластеризації використовується у великій кількості. Кластеризація також може допомогти рекламодавцям у їхній базі клієнтів знайти різні групи. А їх групи клієнтів можна визначити, купуючи схеми. У біології він використовується для визначення таксономій рослин і тварин, для категоризації генів з подібною функціональністю та для розуміння властивих популяції структур. У базі даних спостережень за землею, кластеризація також полегшує пошук ділянок подібного використання на землі. Це допомагає визначити групи будинків та квартир за типом, значенням та призначенням будинків. Кластеризація документів в Інтернеті також корисна для виявлення інформації. Аналіз кластерів - це інструмент для розуміння розподілу даних для спостереження за характеристиками кожного кластера як функції обміну даними.

Висновок

Кластеризація важлива при обробці даних та її аналізі. У цій статті ми побачили, як можна зробити кластеризацію, застосовуючи різні алгоритми кластеризації, а також його застосування в реальному житті.

Що таке кластеризація в майнінгу даних? - Застосування кластеризації в обробці даних