Вступ до алгоритмів кластеризації
Для початку з теми, ми повинні знати, що таке кластеризація. Кластеризація - це процес, в якому ми маємо ідентифікувати подібну або однакову групу даних у наборі даних, а застосування функціональності в цьому наборі даних відповідно до очікуваного результату відомо як алгоритм кластеризації. Це найпопулярніша методика в даний час, що є тенденцією в галузі науки про дані. Отже, у цій статті ми розглянемо алгоритм кластеризації, різні типи алгоритмів кластеризації, його застосування та переваги та недоліки.
В основному алгоритм кластеризації говорить про ідентифікацію ідентичних сутностей даних у групі декількох наборів даних та упорядкування їх у кластері для застосування подібних функціональних можливостей. Іншими словами, можна сказати, що алгоритм кластеризації розділяє сукупність декількох подібних об'єктів даних на групу з декількох наборів даних за аналогічною ознакою.
Типи алгоритму кластеризації
В основному алгоритм кластеризації підрозділяється на дві підгрупи, які є:
1. Жорстка кластеризація: В умовах жорсткого кластеризації група подібних об'єктів даних належить до подібної ознаки або кластеру повністю. Якщо об'єкти даних не схожі до певної умови, об'єкт даних повністю видаляється з набору кластерів.
2. М'яке кластеризація: в умовах м'якої кластеризації розслаблення надається кожному суб'єкту даних, який знаходить схожий об'єкт даних однотипних даних для формування кластеру. У такому кластеризації унікальна сукупність даних може бути знайдена в декількох кластерах, встановлених відповідно до їх схожих даних.
Що таке методологія кластеризації?
Кожна методологія кластеризації дотримується набору правил, які визначають їх набір подібності між сукупністю даних. Сьогодні на ринку є сотні методологій кластеризації. Отже, давайте розглянемо деякі з них, які сьогодні дуже популярні:
1. Моделі підключення
Як зрозуміліше за своїм заголовком, в цьому механізмі алгоритм знаходить найближчий аналогічний об'єкт даних у групі встановлених сутностей даних на основі уявлення про те, що точки даних ближче в просторі даних. Таким чином, сутність даних, що наближається до подібної сутності даних, виявить більше подібності, ніж суб'єкт даних, що лежить дуже далеко. Цей механізм також має два підходи.
У першому підході алгоритм починає ділити набір сукупностей даних на окремий кластер і потім упорядковує їх відповідно до критеріїв відстані.
В іншому підході алгоритм підмножує всі об'єкти даних у певний кластер і потім агрегує їх відповідно до критеріїв відстані, оскільки функція відстані є суб'єктивним вибором на основі критеріїв користувача.
2. Центроїдні моделі
У цьому типі ітеративного алгоритму спочатку враховується певна центроїдна точка, потім подібна сутність даних за їх близькістю до даної центральної точки встановлюється у кластер. Найпопулярніший алгоритм кластеризації K-Means не мав успіху в цьому алгоритмі кластеризації. Ще одне зауваження полягає в тому, що жодні кластери не визначені в центральних моделях, тому ми маємо аналіз набору вихідних даних.
3. Моделі розподілу
У цьому типі алгоритму метод виявляє, наскільки можливо, що кожне об'єкт даних в кластері належить до ідентичного або такого ж розподілу, як Гауссова або нормального. Одним недоліком цього типу алгоритму є те, що в цьому типі кластеризації сукупність даних повинна страждати від перевиконання.
4. Моделі щільності
Використовуючи цей алгоритм, набір даних виділяється стосовно різних областей щільності даних у просторі даних, а потім суб'єкту даних присвоюється конкретний кластер.
5. K означає кластеризацію
Цей тип кластеризації використовується для пошуку локального максимуму після кожної ітерації у наборі множинних сукупностей даних. Цей механізм включає 5 згаданих нижче кроків:
- По-перше, ми повинні визначити бажане число кластера, який ми хочемо в цьому алгоритмі.
- Кожна точка даних присвоюється кластеру випадковим чином.
- Тоді ми повинні вирахувати в ній моделі центроїдів.
- Після цього відносну сукупність даних повторно присвоюють своїм найближчим або найближчим кластерам.
- Переупорядкуйте центроїд кластера.
- Повторіть попередньо два кроки, поки не отримаємо бажаний вихід.
6. Ієрархічна кластеризація
Цей тип алгоритму схожий на алгоритм кластеризації k-означає, але між ними існує хвилинна різниця, яка є:
- K- означає лінійне, тоді як ієрархічна кластеризація є квадратичною.
- Результати можна відтворити в ієрархічній кластеризації навряд чи k-значень, що дає кілька результатів, коли алгоритм викликається кілька разів.
- Ієрархічна кластеризація працює для кожної форми.
- Ви можете перервати ієрархічну кластеризацію в будь-який час, коли отримаєте бажаний результат.
Застосування алгоритму кластеризації
Тепер прийшов час дізнатися про програми алгоритму кластеризації. Він має дуже величезну особливість, закладену в ньому. Алгоритм кластеризації використовується в різних областях, які є
- Він використовується при виявленні аномалії
- Він використовується в сегментації зображень
- Застосовується в медичній візуалізації
- Він використовується в групуванні результатів пошуку
- Він використовується в аналізі соціальних мереж
- Він використовується в сегментації ринку
- Він використовується в двигунах Рекомендації
Алгоритм кластеризації - це революційний підхід до машинного навчання. Він може бути використаний для підвищення точності алгоритму машинного навчання. Ми можемо використовувати ці кластеризовані сукупності даних у різних алгоритмах машинного навчання для отримання високоточних контрольованих результатів. Це точно, що ІТ можна використовувати в декількох завданнях машинного навчання.
Висновок
Отже, у вищенаведеній статті ми знайомимося з тим, що таке кластеризація, її тип та використання в розробці програмного забезпечення. Таким чином, він має велику кількість застосувань у різних областях, таких як картографування, звіти клієнтів тощо. Використовуючи кластеризацію, ми можемо легко підвищити точність підходу до машинного навчання. Отже, беручи до уваги майбутні аспекти, можу сказати, що алгоритм кластеризації використовується майже в кожній технології в галузі розробки програмного забезпечення. Отож, хто зацікавлений у здійсненні своєї кар’єри в машинному навчанні, їм необхідно глибоко знати алгоритм кластеризації, оскільки він безпосередньо пов'язаний з машинним навчанням та наукою даних. Крім того, добре мати техніку, необхідну для кожної технології, тому вона завжди може повернути хороший підхід.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом до алгоритму кластеризації. Тут ми обговорили його типи, методологію та її застосування. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -
- Алгоритми нейронної мережі
- Алгоритми майнінгу даних
- Що таке кластеризація в майнінгу даних?
- Що таке AWS Lambda?
- Ієрархічна кластеризація | Агломераційна та роздільна кластеризація