Introducere în algoritmi de clustering
Pentru a începe cu subiectul, trebuie să știm ce este gruparea. Clusteringul este un proces în care trebuie să identificăm grupul de date similar sau identic dintr-un set de date, iar aplicarea funcționalității în acest set de date în funcție de ieșirea noastră așteptată este cunoscută sub numele de algoritmul de clustering. Este cea mai populară tehnică în prezent în trend în domeniul științei datelor. Deci, în acest articol, vom parcurge ceea ce este algoritmul de clustering, diferite tipuri de algoritmi de clustering, utilizarea aplicațiilor sale și avantajele și dezavantajele acestuia.
Practic, algoritmul de clustering spune că identificarea entităților de date identice într-un grup de seturi de date multiple și aranjarea lor într-un cluster pentru a aplica funcționalități similare. Cu alte cuvinte, putem spune că algoritmul de clustering împarte populația mai multor entități de date similare într-un grup de seturi de date multiple într-o trăsătură similară.
Tipuri de algoritm de clustering
Practic, algoritmul de clustering este subdivizat în două subgrupuri care sunt:
1. Clustering dur: În clustering-ul dur, un grup de entități de date similare aparține complet unei trăsături sau unui grup similar. Dacă entitățile de date nu sunt similare cu o anumită condiție, entitatea de date este eliminată complet din setul de cluster.
2. Clustering soft: În clustering soft, se acordă relaxare fiecărei entități de date care găsește o entitate de date similară pentru a forma un cluster. În acest tip de clustering, o entitate de date unică poate fi găsită în mai multe grupuri setate în funcție de capota lor similară.
Ce este Metodologia de clustering?
Fiecare metodologie de clustering urmează un set de reguli care definesc setul lor de similaritate între entitatea de date. Există sute de metodologii de clustering disponibile pe piață astăzi. Deci, să luăm în considerare unele dintre acestea, care este foarte popular în zilele noastre:
1. Modele de conectivitate
La fel de clar prin titlul său, în acest algoritm de mecanism găsiți cea mai apropiată entitate de date similare din grupul de entități de date setate pe baza ideii că punctele de date sunt mai aproape în spațiul de date. Deci, entitatea de date mai apropiată de entitatea de date similară va prezenta mai multă similitudine decât entitatea de date situată foarte departe. Acest mecanism are, de asemenea, două abordări.
În prima abordare, algoritmul începe să împartă un set de entități de date într-un cluster separat și apoi să le aranjeze în funcție de criteriile de distanță.
Într-o altă abordare, algoritmul subansează toată entitatea de date într-un anumit cluster și apoi le agregă în funcție de criteriile distanței, deoarece funcția distanță este o alegere subiectivă bazată pe criteriile utilizatorului.
2. Modele Centroid
În acest tip de algoritm iterativ, mai întâi este luat în considerare un anumit punct centroid, apoi entitatea de date similară în funcție de apropierea lor relativ la acest punct centroid este setată într-un cluster. Cel mai popular algoritm de clustering K-Means nu a avut succes în acest tip de algoritm de clustering. Încă o notă este că niciun grup nu este predefinit în modelele centroid, astfel încât avem o analiză a setului de date de ieșire.
3. Modele de distribuție
În acest tip de algoritm, metoda constată că cât de mult este posibil ca fiecare entitate de date dintr-un cluster să aparțină unei distribuții identice sau identice precum Gaussian sau normal. Un dezavantaj al acestui tip de algoritm este că, în acest tip de aglomerare, entitatea setului de date trebuie să sufere de supraîncadrare.
4. Modele de densitate
Utilizând acest algoritm, setul de date este izolat în raport cu diferite regiuni de densitate de date din spațiul de date, iar apoi entitatea de date este atribuită cu grupuri specifice.
5. K înseamnă clustering
Acest tip de clustering este utilizat pentru a găsi un maxim local după fiecare iterație în setul de seturi de entități de date multiple. Acest mecanism implică 5 etape menționate mai jos:
- În primul rând, trebuie să definim numărul dorit de cluster pe care îl dorim în acest algoritm.
- Fiecare punct de date este atribuit aleatoriu unui cluster.
- Apoi, trebuie să calculăm modele centroid în el.
- După aceasta, entitatea de date relativă este reasignată grupurilor sale cele mai apropiate sau apropiate.
- Reorganizați centroidul cluster.
- Repetați anterior doi pași până când obținem rezultatul dorit.
6. Gruparea Ierarhică
Acest tip de algoritm este similar cu algoritmul de clustering k-means, dar există o diferență de minute între ei care sunt:
- K- înseamnă liniar, în timp ce gruparea ierarhică este cvadratică.
- Rezultatele sunt reproductibile în grupări ierarhice puțin probabil la k-înseamnă ceea ce dă mai multe rezultate atunci când un algoritm este numit de mai multe ori.
- Gruparea ierarhică funcționează pentru fiecare formă.
- Puteți întrerupe aglomerarea Ierarhică oricând când obțineți rezultatul dorit.
Aplicații ale algoritmului de clustering
Acum este timpul să știți despre aplicațiile algoritmului de clustering. Are o caracteristică foarte vastă încorporată în ea. Se utilizează un algoritm de clustering la un domeniu diferit
- Este utilizat în detectarea anomaliilor
- Este utilizat în segmentarea imaginii
- Este utilizat în imagistică medicală
- Este utilizat în gruparea rezultatelor căutării
- Este utilizat în analiza rețelelor sociale
- Este utilizat în segmentarea pieței
- Este utilizat în motoarele de recomandare
Un algoritm de clustering este o abordare revoluționată a învățării automate. Poate fi utilizat pentru a îmbunătăți precizia algoritmului de învățare a mașinilor supravegheate. Putem utiliza aceste entități de grup în diferite algoritmi de învățare automată pentru a obține rezultate supravegheate de înaltă precizie. Este precis ca IT-ul să poată fi utilizat în mai multe sarcini de învățare automată.
Concluzie
Așadar, în articolul de mai sus, vom face cunoștință despre ce este clusteringul, tipul și utilizările sale în dezvoltarea de software. Prin urmare, are un număr mare de aplicații în diverse domenii, cum ar fi cartografierea, rapoartele clienților, etc. Folosind clustering putem crește cu ușurință acuratețea abordării de învățare automată. Luând în considerare aspectele viitoare, pot spune că algoritmul de clustering este utilizat aproape în fiecare tehnologie din domeniul dezvoltării de software. Așadar, oricine este interesat să își urmeze cariera în învățarea automată, trebuie să cunoască mai mult despre algoritmul de clustering, deoarece este legat direct de învățarea mașinii și știința datelor. În afară de asta, este bine să aveți tehnica necesară în fiecare tehnologie, astfel încât poate întoarce întotdeauna o abordare bună.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru algoritmul de clustering. Aici am discutat despre tipurile, metodologia și aplicațiile sale. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -
- Algoritmi de rețea neuronală
- Algoritmi de extragere a datelor
- Ce este Clustering în Data Mining?
- Ce este AWS Lambda?
- Gruparea Ierarhică | Gruparea aglomerativă și divizivă