В неконтролируемом обучении кластеризация — это процесс разделения набора точек данных на группы (называемые кластерами) на основе их сходства. Целью кластеризации является обнаружение закономерностей или взаимосвязей в наборе данных, которые могут быть не очевидны сразу.

Существует множество различных алгоритмов кластеризации, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

Некоторые популярные алгоритмы кластеризации включают:

  1. кластеризация k-средних,
  2. иерархическая кластеризация
  3. кластеризация на основе плотности
  4. Кластеризация на основе моделей

Кластеризация K-средних

Кластеризация K-средних — это популярный алгоритм для разделения набора точек данных на k кластеров на основе их сходства. Цель кластеризации k-средних состоит в том, чтобы минимизировать сумму квадратов расстояний между каждой точкой данных и центром тяжести ее кластера.

Вот более подробное объяснение того, как работает кластеризация k-средних:

  1. Инициализация. Первым шагом в кластеризации k-средних является инициализация центроидов k-кластеров. Обычно это делается путем случайного выбора k точек данных из набора данных и использования их в качестве начальных центроидов.

2) Этап назначения: На этапе назначения каждая точка данных назначается кластеру с ближайшим центроидом. Это делается с использованием евклидова расстояния между точкой данных и центроидами различных кластеров.

3) Этап обновления: на этапе обновления центр тяжести каждого кластера обновляется до среднего значения всех точек данных, принадлежащих этому кластеру.

4) Конвергенция: алгоритм продолжает чередовать этапы назначения и обновления до тех пор, пока кластеры не стабилизируются, после чего алгоритм завершает работу. Кластеры считаются стабилизированными, когда назначения точек данных не меняются от одной итерации к другой.

Кластеризация K-средних — это итеративный алгоритм, означающий, что он повторяет этапы назначения и обновления до тех пор, пока кластеры не стабилизируются. Алгоритм гарантированно сходится, но он не обязательно может найти глобальный минимум целевой функции. Это означает, что окончательные кластеры могут быть не оптимальным решением, но они должны быть хорошим приближением.

Кластеризация K-средних — это быстрый и эффективный алгоритм, который легко реализовать и который можно использовать для широкого спектра приложений, таких как сегментация клиентов, сжатие изображений и обнаружение аномалий. Однако он чувствителен к начальным назначениям центроидов и может плохо работать с наборами данных с неглобулярными кластерами или выбросами.

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация — это тип алгоритма кластеризации, который создает иерархию кластеров путем слияния или разделения более мелких кластеров. Различают два основных типа иерархической кластеризации: агломеративную и разделительную.

  1. Агломеративная иерархическая кластеризация. Агломеративная иерархическая кластеризация начинается с каждой точки данных в ее собственном кластере и постепенно объединяет ближайшие пары кластеров, пока все точки данных не будут содержаться в одном кластере. Этот процесс управляется мерой сходства, такой как евклидово расстояние или манхэттенское расстояние, которая используется для определения расстояния между кластерами. Результирующая иерархия кластеров может быть представлена ​​с помощью дендрограммы, которая показывает порядок, в котором кластеры были объединены.
  2. Разделительная иерархическая кластеризация. Разделительная иерархическая кластеризация начинается со всех точек данных в одном кластере и постепенно делит кластер на более мелкие кластеры, пока каждая точка данных не окажется в своем собственном кластере. Этот процесс также определяется мерой подобия, которая используется для определения расстояния между точками данных в кластере.

Иерархическая кластеризация — это гибкий алгоритм, который может обрабатывать нелинейно распределенные данные и не требует от пользователя заранее указывать количество кластеров. Однако для больших наборов данных он может быть дорогостоящим в вычислительном отношении и чувствителен к выбору меры сходства.

Иерархическая кластеризация часто используется в таких приложениях, как анализ экспрессии генов, кластеризация документов и сегментация изображений.

Кластеризация на основе плотности

Кластеризация на основе плотности — это тип алгоритма кластеризации, который идентифицирует кластеры точек данных, которые плотно упакованы вместе, и отделяет их от других, более разбросанных кластеров. Целью кластеризации на основе плотности является поиск кластеров произвольной формы, плохо отделенных друг от друга, и это особенно полезно для выявления кластеров в наборах данных с шумом или выбросами.

Одним из популярных алгоритмов кластеризации на основе плотности является DBSCAN (Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности), который работает путем определения основных точек (точек данных, которые имеют определенное количество соседних точек на заданном расстоянии, называемых Eps) и расширения кластеров. из этих точек. Точки данных, которые недоступны из каких-либо основных точек, считаются шумовыми точками и исключаются из кластеров.

DBSCAN имеет два основных параметра: Eps, определяющий расстояние между точками, и MinPts, определяющий минимальное количество точек, необходимое для формирования кластера. Эти параметры необходимо выбирать тщательно, так как они могут существенно повлиять на результаты алгоритма.

Кластеризация на основе плотности хорошо подходит для идентификации кластеров произвольной формы и может обрабатывать наборы данных с шумом и выбросами, но она чувствительна к выбору параметров и может плохо работать с наборами данных с различной плотностью.

Кластеризация на основе плотности часто используется в таких приложениях, как обнаружение аномалий, обнаружение сетевых вторжений и сегментация изображений.

Кластеризация на основе моделей

Кластеризация на основе модели — это тип алгоритма кластеризации, который предполагает, что данные генерируются из смеси базовых распределений вероятностей, и цель состоит в том, чтобы оценить параметры этих распределений и назначить каждой точке данных распределение, которое она, скорее всего, имеет. родом из.

Одним из популярных алгоритмов кластеризации на основе моделей является смешанная модель Гаусса (GMM), которая предполагает, что данные генерируются из смеси нескольких многомерных распределений Гаусса. Алгоритм GMM оценивает параметры распределений Гаусса (такие как среднее значение и ковариация) и присваивает каждой точке данных распределение, из которого она, скорее всего, получена на основе оценки максимального правдоподобия.

Алгоритмы кластеризации на основе моделей имеют несколько преимуществ, в том числе возможность обработки непрерывных и смешанных типов данных, возможность включения предварительных знаний о данных и возможность оценки неопределенности назначений кластера. Однако они могут быть чувствительны к начальным оценкам параметров и могут плохо работать с наборами данных с негауссовым распределением или большим количеством шума.

Кластеризация на основе моделей часто используется в таких приложениях, как сегментация изображений, анализ экспрессии генов и распознавание речи.

Заключение

В заключение, кластеризация является важным и широко используемым методом обучения без учителя. Это позволяет группировать данные в похожие кластеры без необходимости в предварительно размеченных примерах. Алгоритмы кластеризации могут применяться в самых разных областях и имеют множество приложений, включая сегментацию клиентов, сжатие изображений и обнаружение аномалий. Однако важно тщательно оценить результаты алгоритма кластеризации и выбрать подходящий метод для конкретной задачи. С увеличением объема генерируемых данных использование кластеризации, вероятно, останется ценным инструментом для обнаружения скрытых закономерностей и взаимосвязей в данных.

Подписывайтесь на меня

Если мое исследование покажется вам интересным, не стесняйтесь связаться со мной Мой профиль в социальных сетях, а также проверить другие мои Статьи.