Въведение в алгоритмите за клъстериране

За начало на темата трябва да знаем какво е групиране. Клъстерирането е процес, при който трябва да идентифицираме сходна или идентична група данни в набор от данни, а прилагането на функционалност в този набор от данни според очаквания резултат е известен като алгоритъм за клъстериране. Това е най-популярната техника в днешно време в областта на науката за данни. Така че в тази статия ще разгледаме какво е алгоритъм за клъстериране, различни видове алгоритми на клъстериране, приложението му и неговите предимства и недостатъци.

По принцип алгоритъмът за клъстеринг казва, че идентифицира идентични единици на данни в група от множество набори от данни и ги подрежда в клъстер, за да приложи подобна функционалност. С други думи, можем да кажем, че алгоритъмът за клъстеринг разделя популацията на множество подобни единици данни в група от множество набори от данни с подобна черта.

Видове алгоритъм на клъстериране

По принцип алгоритъмът за клъстериране е разделен на две подгрупи, които са:

1. Твърдо клъстериране: При твърдо клъстериране група от подобни единици за данни принадлежи към подобна черта или клъстер напълно. Ако субектите на данни не са сходни до определено състояние, субектът на данни се премахва напълно от набора от клъстери.

2. Меко клъстериране: В мекото клъстеризиране се дава релаксация на всяко субект на данни, който открие подобна единица данни с подобна качулка, за да образува клъстер. При този вид клъстериране, уникална единица данни може да се намери в множество клъстери, зададени според техния подобен капак.

Какво е методология на клъстеринга?

Всяка методология за клъстериране следва набор от правила, които определят тяхното сходство между субекта на данните. Днес на пазара има стотици методологии за клъстериране. Затова нека вземем под внимание някои от тях, които са много популярни в днешно време:

1. Модели на свързаност

По-ясно от неговото заглавие, в този механизъм алгоритъм открива най-близкото подобно субект на данни в групата на набор от единици за данни въз основа на представата, че точките от данни са по-близо в пространството от данни. Така че субектът на данни, по-близо до сходния субект на данни, ще прояви повече сходство, отколкото субектът на данни, който лежи много далеч. Този механизъм също има два подхода.

При първия подход алгоритъмът започва да разделя набор от субекти на данни в отделен клъстер и след това да ги подрежда според критериите за разстояние.

При друг подход алгоритъмът подмножава всички субекти на данни в определен клъстер и след това ги агрегира според критериите за разстояние, тъй като функцията за разстояние е субективен избор въз основа на потребителските критерии.

2. Центроидни модели

В този тип итеративен алгоритъм първо се взема предвид определена центроидна точка, след това сходната единица данни според тяхната близост спрямо тази центроидна точка се задава в клъстер. Най-популярният алгоритъм за клъстериране на K-Means не беше успешен при този тип алгоритъм за клъстериране. Още една забележка е, че в центроидните модели няма предварително дефинирани клъстери, така че имаме анализ на набора от изходни данни.

3. Модели на разпространение

В този тип алгоритъм методът установява, че доколкото е възможно всяко образувание от данни в клъстер да принадлежи на идентично или същото разпределение като Гаус или нормално. Един недостатък на този тип алгоритъм е, че при този тип клъстериране субектът от данни трябва да страда от свръхфитинг.

4. Модели на плътност

Използвайки този алгоритъм, наборът от данни се изолира по отношение на различни области на плътност на данните в пространството от данни и след това субектът на данни се присвоява с конкретни клъстери.

5. K означава клъстериране

Този тип клъстеринг се използва за намиране на локален максимум след всяка итерация в набора от множество субекти на данни. Този механизъм включва 5 стъпки, споменати по-долу:

  • Първо, в този алгоритъм трябва да определим желания брой на клъстера, който искаме.
  • Всяка точка от данни се присвоява на клъстер произволно.
  • Тогава трябва да изчислим центроидните модели в него.
  • След това относителното субект на данни се преназначава към най-близките или най-близките клъстери.
  • Пренаредете центъра на клъстера.
  • Повторете преди това две стъпки, докато получим желания изход.

6. Йерархична клъстеризация

Този тип алгоритъм е подобен на алгоритъма за клъстериране на k-означава, но между тях има минутна разлика, които са:

  • K- означава линейно, докато йерархичното групиране е квадратично.
  • Резултатите са възпроизводими при йерархично клъстеризиране, малко вероятно да k-означава, което дава множество резултати, когато алгоритъм се извиква многократно.
  • Йерархичното групиране работи за всяка форма.
  • Можете да прекъснете йерархичното групиране по всяко време, когато получите желания резултат.

Приложения на алгоритъм на клъстеринг

Сега е време да знаем за приложенията на алгоритъма за клъстериране. Той има много обширна функция, включена в него. Използва се алгоритъм за клъстериране в различни области, които са

  1. Използва се при откриване на аномалия
  2. Използва се в сегментиране на изображенията
  3. Използва се при медицински изображения
  4. Използва се в групирането на резултатите от търсенето
  5. Използва се при анализ на социалните мрежи
  6. Използва се при сегментиране на пазара
  7. Използва се в двигатели с препоръки

Алгоритъмът за клъстериране е революционен подход към машинното обучение. Може да се използва за надграждане на точността на контролирания алгоритъм за машинно обучение. Можем да използваме тези клъстерирани субекти от данни в различни алгоритми за машинно обучение, за да получим резултати с високо точност под наблюдение. Точно е, че ИТ може да се използва в множество задачи за машинно обучение.

заключение

Така че в горната статия се запознаваме с това какво е клъстериране, неговия тип и приложения при разработването на софтуер. Така той има голям брой приложения в различни области като картографиране, клиентски отчети и др. Използвайки клъстеринг, можем лесно да увеличим точността на подхода за машинно обучение. И така, като взема предвид бъдещите аспекти, мога да кажа, че алгоритъмът за клъстеринг се използва почти във всяка технология в областта на софтуерната разработка. Така че всеки, който се интересува от преследването на своята кариера в машинното обучение, трябва да знае дълбоко за алгоритъма на клъстеринг, тъй като той е пряко свързан с машинното обучение и науката за данни. Освен това е добре да има техника, необходима във всяка технология, така че винаги да може да върне добър подход.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за алгоритма на клъстеринга. Тук сме обсъдили неговите видове, методология и нейните приложения. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -

  1. Алгоритми на невронната мрежа
  2. Алгоритми за извличане на данни
  3. Какво е клъстеризиране в Data Mining?
  4. Какво е AWS Lambda?
  5. Йерархично клъстериране | Агломеративно и разделно клъстеризиране

Категория: