Úvod do klastrových algoritmov
Aby sme mohli začať s témou, musíme vedieť, čo je klastrovanie. Klastrovanie je proces, v ktorom musíme identifikovať podobnú alebo identickú skupinu údajov v množine údajov a uplatňovanie funkcií v tomto súbore údajov podľa očakávaného výstupu sa nazýva klastrovací algoritmus. Je to najpopulárnejšia technika v súčasnosti v oblasti dátovej vedy. V tomto článku sa teda pozrieme na to, čo je klastrovací algoritmus, rôzne typy klastrových algoritmov, ich použitie v aplikácii a jeho výhody a nevýhody.
Algoritmus klastrovania v podstate hovorí, že identifikuje identické dátové entity v skupine viacerých množín údajov a usporiada ich do klastra, aby použili podobnú funkciu. Inými slovami, môžeme povedať, že klastrovací algoritmus rozdeľuje populáciu viacerých podobných dátových jednotiek do skupiny viacerých súborov údajov v podobnom znaku.
Typy klastrových algoritmov
Algoritmus klastrovania je v zásade rozdelený do dvoch podskupín, ktoré sú:
1. Tvrdé zoskupovanie: V tvrdom zoskupovaní skupina podobných dátových jednotiek patrí do podobného znaku alebo zoskupenia úplne. Ak dátové entity nie sú podobné do určitej podmienky, dátová entita sa úplne odstráni z klastrovej sady.
2. Mäkké zoskupovanie: Pri mäkkom zoskupovaní sa relaxácia poskytuje každej dátovej entite, ktorá nájde podobnú dátovú entitu podobného typu, ktorá vytvára zoskupenie. Pri takomto zoskupovaní možno jedinečnú dátovú entitu nájsť vo viacerých klastroch nastavených podľa ich podobného krytu.
Čo je klastrová metodika?
Každá metodológia klastrovania sa riadi súborom pravidiel, ktoré definujú ich množinu podobnosti medzi dátovou entitou. Na dnešnom trhu sú k dispozícii stovky metodík zoskupovania. Zoberme si teda niečo, čo je v súčasnosti veľmi populárne:
1. Modely pripojenia
Ako je zrozumiteľnejšie z názvu, v tomto mechanizme algoritmus nachádza najbližšiu podobnú dátovú entitu v skupine množín dátových entít na základe predstavy, že dátové body sú v dátovom priestore bližšie. Údajová jednotka bližšia k podobnej údajovej entite teda bude vykazovať väčšiu podobnosť ako údajová entita ležiaca veľmi ďaleko. Tento mechanizmus má tiež dva prístupy.
Pri prvom prístupe algoritmus začína deliť množinu dátových entít v samostatnom klastri a potom ich usporiadať podľa kritérií vzdialenosti.
V inom prístupe algoritmus podskupuje všetky údajové entity do konkrétneho klastra a potom ich agreguje podľa kritérií vzdialenosti, pretože funkcia vzdialenosti je subjektívnou voľbou založenou na kritériách používateľa.
2. Centroidné modely
V tomto type iteračného algoritmu sa najprv berie do úvahy určitý centroidný bod, potom sa podobná dátová entita podľa ich blízkosti relatívne k tomuto centroidnému bodu nastaví do klastra. Najpopulárnejší algoritmus K-Means Clustering nebol úspešný v tomto type klastrovacieho algoritmu. Ešte jedna poznámka je, že v centroidných modeloch nie sú vopred definované žiadne zoskupenia, takže máme analýzu súboru výstupných údajov.
3. Distribučné modely
V tomto type algoritmu táto metóda zistí, do akej miery je možné, aby každá dátová entita v klastri patrila k rovnakému alebo rovnakému rozdeleniu, ako je Gaussovo alebo normálne. Jednou nevýhodou tohto typu algoritmu je to, že v tomto type zoskupovania musí entita množiny údajov trpieť nadmerným prispôsobovaním.
4. Modely hustoty
Použitím tohto algoritmu je dátová sada izolovaná vzhľadom na rôzne oblasti hustoty údajov v dátovom priestore a potom je dátovej entite priradené špecifické klastre.
5. K znamená zhlukovanie
Tento typ zoskupovania sa používa na nájdenie lokálneho maxima po každej iterácii v sade viacerých množín údajov. Tento mechanizmus zahŕňa 5 krokov uvedených nižšie:
- Najskôr musíme v tomto algoritme definovať požadovaný počet klastrov.
- Každý dátový bod je náhodne priradený klastru.
- Potom v ňom musíme vypočítať centroidné modely.
- Potom je relatívna dátová entita znovu pridelená svojim najbližším alebo najbližším klastrom.
- Znovu usporiadajte ťažisko klastra.
- Opakujte predtým dva kroky, až kým nedosiahneme požadovaný výstup.
6. Hierarchické zoskupovanie
Tento typ algoritmu je podobný klastrovaciemu algoritmu k-znamená, ale medzi nimi existuje nepatrný rozdiel, ktoré sú:
- K- znamená lineárne, zatiaľ čo hierarchické zoskupovanie je kvadratické.
- Výsledky sú reprodukovateľné v hierarchickom zoskupovaní, ktoré pravdepodobne neznamená k, čo dáva viacnásobné výsledky, keď sa algoritmus nazýva viackrát.
- Hierarchické zoskupovanie funguje pre každý tvar.
- Hierarchické zoskupovanie môžete kedykoľvek prerušiť, keď získate požadovaný výsledok.
Aplikácie klastrového algoritmu
Teraz je čas vedieť o aplikáciách klastrovacieho algoritmu. Má veľmi rozsiahlu vlastnosť. Algoritmus klastrovania sa používa v rôznych doménach, ktoré sú
- Používa sa pri detekcii anomálií
- Používa sa pri segmentácii obrázkov
- Používa sa pri lekárskom zobrazovaní
- Používa sa pri zoskupovaní výsledkov vyhľadávania
- Používa sa pri analýze sociálnych sietí
- Používa sa v segmentácii trhu
- Používa sa v motoroch odporúčaní
Klastrovací algoritmus je revolučný prístup k strojovému učeniu. Môže sa použiť na zvýšenie presnosti dohliadaného algoritmu strojového učenia. Tieto zoskupené dátové entity môžeme použiť v rôznych algoritmoch strojového učenia, aby sme dosiahli výsledky s dohľadom s vysokou presnosťou. Je presné, že IT možno použiť pri viacerých úlohách strojového učenia.
záver
Vo vyššie uvedenom článku sa teda dozvieme, čo je klastrovanie, jeho typ a použitie pri vývoji softvéru. Má teda veľké množstvo aplikácií v rôznych oblastiach, ako napríklad mapovanie, zákaznícke správy atď. Pomocou zoskupovania môžeme ľahko zvýšiť presnosť prístupu strojového učenia. Takže s ohľadom na budúce aspekty môžem povedať, že klastrovací algoritmus sa používa takmer vo všetkých technológiách v oblasti vývoja softvéru. Takže každý, kto má záujem pokračovať v svojej kariére v strojovom vzdelávaní, musí hlboko poznať algoritmus klastrovania, pretože priamo súvisí s strojovým vzdelávaním a vedou o údajoch. Okrem toho je dobré mať techniku potrebnú v každej technológii, aby sa vždy mohol vrátiť dobrý prístup.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca klastrovým algoritmom. Tu sme diskutovali o jeho typoch, metodike a jeho aplikáciách. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcom článku -
- Algoritmy neurónovej siete
- Algoritmy dolovania údajov
- Čo je klastrovanie v ťažbe údajov?
- Čo je AWS Lambda?
- Hierarchické zoskupovanie Aglomeračné a deliace sa zoskupovanie