Úvod do klastrových algoritmů
Abychom mohli začít s tématem, musíme vědět, co je klastrování. Clustering je proces, ve kterém musíme identifikovat podobnou nebo identickou skupinu dat v datovém souboru a použití funkce v tomto datovém souboru podle našeho očekávaného výstupu se nazývá clusterovací algoritmus. Jedná se o nejoblíbenější techniku, která v současné době trendy v oblasti vědy o údajích. V tomto článku se tedy podíváme na to, co je klastrovací algoritmus, různé typy klastrovacích algoritmů, jeho použití a jeho výhody a nevýhody.
Algoritmus klastrování v zásadě říká identifikaci identických datových entit ve skupině více datových sad a jejich uspořádání v klastru pro použití podobné funkce. Jinými slovy, můžeme říci, že klastrovací algoritmus dělí populaci více podobných datových entit ve skupině více datových sad v podobném znaku.
Typy shlukového algoritmu
Algoritmus klastrování je v zásadě rozdělen do dvou podskupin, které jsou:
1. Tvrdé klastrování: V tvrdém klastrování patří skupina podobných datových entit k podobné vlastnosti nebo klastru úplně. Pokud datové entity nejsou do určité podmínky podobné, je datová entita zcela odstraněna ze sady klastrů.
2. Soft Clustering: V soft clusteringu je relaxace poskytována každé datové entitě, která najde podobnou datovou entitu podobného typu jako klastr. V tomto druhu shlukování lze jedinečnou datovou entitu nalézt ve více shlucích nastavených podle jejich podobné kapoty.
Co je klastrová metodika?
Každá metodologie klastrování se řídí sadou pravidel, která definují jejich sadu podobnosti mezi datovou entitou. Dnes jsou na trhu k dispozici stovky metodik klastrování. Vezměme tedy na něco, co je dnes velmi populární:
1. Modely připojení
Jak je zřetelnější z názvu, v tomto mechanismu najdeme nejbližší podobnou datovou entitu ve skupině nastavených datových entit na základě představy, že datové body jsou v datovém prostoru blíže. Datová entita blíže k podobné datové entitě tedy bude vykazovat větší podobnost než datová entita ležící velmi daleko. Tento mechanismus má také dva přístupy.
V prvním přístupu algoritmus začíná rozdělovat sadu datových entit v samostatném klastru a poté je uspořádat podle kritérií vzdálenosti.
V jiném přístupu algoritmus seskupuje veškerou datovou entitu do určitého klastru a pak je agreguje podle kritérií vzdálenosti, protože funkce vzdálenosti je subjektivní volbou na základě kritérií uživatele.
2. Centroidní modely
V tomto typu iteračního algoritmu se nejprve vezme v úvahu určitý centroidní bod, poté se podobná datová entita podle jejich blízkosti relativně k tomuto centroidnímu bodu nastaví do klastru. Nejpopulárnější algoritmus K-Means Clustering nebyl v tomto typu algoritmu shlukování úspěšný. Ještě jedna poznámka je, že v centroidních modelech nejsou předdefinovány žádné klastry, takže máme analýzu sady výstupních dat.
3. Distribuční modely
V tomto typu algoritmu metoda zjistí, jak moc je možné, že každá datová entita v klastru patří do stejné nebo stejné distribuce jako Gaussova nebo normální. Jednou nevýhodou tohoto typu algoritmu je, že v tomto typu shlukování musí entita datové sady trpět nadměrným přizpůsobením.
4. Modely hustoty
Pomocí tohoto algoritmu je datová sada izolována s ohledem na různé oblasti hustoty dat v datovém prostoru a poté je datová entita přiřazena ke specifickým klastrům.
5. K znamená Clustering
Tento typ shlukování se používá k nalezení lokálního maxima po každé iteraci v sadě více datových entit. Tento mechanismus zahrnuje 5 kroků uvedených níže:
- Nejprve musíme v tomto algoritmu definovat požadovaný počet clusterů, které chceme.
- Každý datový bod je náhodně přiřazen klastru.
- Pak v něm musíme spočítat centroidní modely.
- Poté je relativní datová entita znovu přiřazena k nejbližšímu nebo nejbližšímu klastru.
- Přeskupte těžiště klastru.
- Opakujte dříve dva kroky, dokud nedosáhneme požadovaného výstupu.
6. Hierarchické shlukování
Tento typ algoritmu je podobný algoritmu shlukování k-znamená, ale mezi nimi existuje nepatrný rozdíl, které jsou:
- K- znamená lineární, zatímco hierarchické shlukování je kvadratické.
- Výsledky jsou reprodukovatelné v hierarchickém shlukování, které pravděpodobně nebude znamenat k, což dává více výsledků, když je algoritmus nazýván vícekrát.
- Hierarchické seskupování funguje pro každý tvar.
- Jakmile získáte požadovaný výsledek, můžete hierarchické seskupování přerušit.
Aplikace klastrového algoritmu
Nyní je čas vědět o aplikacích klastrovacího algoritmu. Má v sobě velmi obsáhlou funkci. Algoritmus shlukování se používá v různých doménách, které jsou
- Používá se při detekci anomálií
- Používá se v segmentaci obrázků
- Používá se při lékařském zobrazování
- Používá se při seskupování výsledků vyhledávání
- Používá se při analýze sociálních sítí
- Používá se v segmentaci trhu
- Používá se v doporučovacích motorech
Algoritmus shlukování je revoluční přístup ke strojovému učení. Může být použit k upgradu přesnosti algoritmu strojového učení pod dohledem. Tyto seskupené datové entity můžeme použít v různých algoritmech strojového učení k získání výsledků s vysokou přesností. Je přesné, že IT lze použít ve více úlohách strojového učení.
Závěr
Ve výše uvedeném článku se tedy seznámíme s tím, co je shlukování, jeho typ a použití při vývoji softwaru. Má tedy velké množství aplikací v různých doménách, jako je mapování, zákaznické zprávy atd. Pomocí shlukování můžeme snadno zvýšit přesnost přístupu ke strojovému učení. S ohledem na budoucí aspekty mohu říci, že klastrovací algoritmus se používá téměř ve všech technologiích v oblasti vývoje softwaru. Takže každý, kdo má zájem o kariéru v strojovém učení, musí vědět o algoritmu shlukování hluboko, protože se přímo týká strojového učení a vědy o datech. Kromě toho je dobré mít techniku potřebnou v každé technologii, takže se vždy vrací dobrý přístup.
Doporučené články
Toto byl průvodce Clustering Algorithm. Zde jsme diskutovali o jeho typech, metodice a jejich aplikacích. Další informace naleznete také v následujícím článku -
- Algoritmy neuronových sítí
- Algoritmy dolování dat
- Co je klastrování v těžbě dat?
- Co je AWS Lambda?
- Hierarchické klastry Aglomerativní a dělící se shlukování