Johdatus klusterointialgoritmeihin
Aluksi aiheesta meidän on tiedettävä, mikä on klusterointi. Klusterointi on prosessi, jossa meidän on tunnistettava samanlainen tai identtinen tietoryhmä tietojoukossa, ja toiminnallisuuden soveltaminen tähän tietojoukkoon odotetun tuloksemme mukaan tunnetaan klusterointialgoritmina. Se on nykyään suosituin tekniikka tietotekniikan alalla. Joten tässä artikkelissa käydään läpi klusterointialgoritmi, erityyppiset klusterointialgoritmit, sen sovelluskäytöt sekä edut ja haitat.
Pohjimmiltaan klusterointialgoritmi sanoo tunnistavan identtiset tietokokonaisuudet usean tietojoukon ryhmässä ja järjestämään ne klusteriin soveltaakseen samanlaisia toimintoja. Toisin sanoen voidaan sanoa, että klusterointialgoritmi jakaa useiden samanlaisten tietokokonaisuuksien ryhmän usean tietojoukon ryhmässä samanlaisella ominaisuudella.
Rypytysalgoritmin tyypit
Pohjimmiltaan klusterointialgoritmi on jaettu kahteen alaryhmään, jotka ovat:
1. Kova klusterointi: Kovassa klusteroinnissa ryhmä samanlaisia tietokokonaisuuksia kuuluu täysin samanlaiseen ominaisuuteen tai klusteriin. Jos tietokokonaisuudet eivät ole samanlaisia tietyissä olosuhteissa, tietokokonaisuus poistetaan kokonaan klusterijoukosta.
2. Pehmeä klusterointi: Pehmeässä klusteroinnissa rentoutuminen annetaan jokaiselle tietokokonaisuudelle, joka löytää samanlaisen samankaltaisen hood-datakokonaisuuden klusterin muodostamiseksi. Tällaisessa klusteroinnissa ainutlaatuinen tietokokonaisuus löytyy useista klusterista, jotka on asetettu niiden samankaltaisuuden mukaan.
Mikä on klusterointimenetelmä?
Jokainen klusterointimenetelmä noudattaa joukko sääntöjä, jotka määrittelevät niiden samankaltaisuuden tietokokonaisuuden välillä. Markkinoilla on nykyään saatavana satoja klusterointimenetelmiä. Joten otamme osa siitä huomioon, joka on nykyään erittäin suosittu:
1. Liitettävyysmallit
Koska otsikko on selkeämpi, tässä mekanismissa algoritmi löytää lähimmän samanlaisen datakokonaisuuden asetettujen data-entiteettien ryhmästä sen perusteella, että datapisteet ovat lähempänä datatilaa. Joten tietokokonaisuus, joka on lähempänä samanlaista tietokokonaisuutta, osoittaa enemmän samankaltaisuutta kuin hyvin kaukana oleva tietokokonaisuus. Tällä mekanismilla on myös kaksi lähestymistapaa.
Ensimmäisessä lähestymistavassa algoritmi alkaa jakaa joukko tietokokonaisuuksia erilliseen klusteriin ja järjestää ne sitten etäisyyskriteerien mukaan.
Toisessa lähestymistavassa algoritmi alijohtaa kaikki tietokokonaisuudet tiettyyn klusteriin ja yhdistää ne sitten etäisyyskriteerien mukaan, koska etäisyysfunktio on käyttäjän kriteereihin perustuva subjektiivinen valinta.
2. Centroid-mallit
Tämän tyyppisessä iteratiivisessa algoritmissa otetaan ensin huomioon tietty keskipistepiste, sitten asetetaan klusteri vastaavaan datakokoonpanoon niiden läheisyyden mukaan suhteessa tähän keskipisteeseen. Suosituin K-Means-klusterointialgoritmi ei onnistunut tämän tyyppisessä klusterointialgoritmissa. Vielä yksi huomautus on, että keskittymämalleissa ei ole ennalta määritetty klustereita, joten meillä on analyysi lähtödatasta.
3. Jakelumallit
Tämän tyyppisessä algoritmissa menetelmä havaitsee, kuinka paljon on mahdollista, että klusterin jokainen tietokokonaisuus kuuluu samaan tai samaan jakeluun kuin Gaussin tai normaali. Yksi tämän tyyppisen algoritmin haitoista on, että tämän tyyppisessä klusteroinnissa tietojoukko-olotilan on kärsittävä ylikuormituksesta.
4. Tiheysmallit
Tätä algoritmia käyttämällä tietojoukko eristetään datatilassa olevien datan eri tiheysalueiden suhteen ja sitten datakokonaisuus osoitetaan tietyillä klustereilla.
5. K tarkoittaa klusterointia
Tämän tyyppistä klusterointia käytetään paikallisen maksimimäärän löytämiseen kunkin iteraation jälkeen usean tietokokonaisuuden joukossa. Tämä mekanismi käsittää 5 alla mainittua vaihetta:
- Ensinnäkin meidän on määritettävä haluttu klusterin lukumäärä tässä algoritmissa.
- Jokainen datapiste osoitetaan klusterille satunnaisesti.
- Sitten meidän on laskettava siinä olevat keskusmallit.
- Tämän jälkeen suhteellinen tietokokonaisuus osoitetaan uudelleen lähimpiin tai lähimpiin klustereihin.
- Järjestä klusterin keskikohta uudelleen.
- Toista aiemmin kaksi vaihetta, kunnes saamme halutun tuloksen.
6. Hierarkkinen klusterointi
Tämäntyyppinen algoritmi on samanlainen kuin k-mean klusterointialgoritmi, mutta niiden välillä on minuuttiero, jotka ovat:
- K-keskiarvo on lineaarinen, kun taas hierarkkinen klusterointi on neliö.
- Tulokset ovat toistettavissa hierarkkisessa klusteroinnissa, tuskin k-keinoihin, mikä antaa useita tuloksia, kun algoritmia kutsutaan useita kertoja.
- Hierarkkinen klusterointi toimii jokaisessa muodossa.
- Voit keskeyttää hierarkkisen klusteroinnin milloin tahansa, kun saat halutun tuloksen.
Klusterointialgoritmin sovellukset
Nyt on aika tietää klusterointialgoritmin sovelluksista. Siihen on sisällytetty erittäin laaja ominaisuus. Klusterointialgoritmia käytetään eri alueilla, jotka ovat
- Sitä käytetään poikkeamien havaitsemiseen
- Sitä käytetään kuvan segmentoinnissa
- Sitä käytetään lääketieteellisessä kuvantamisessa
- Sitä käytetään hakutulosryhmittelyssä
- Sitä käytetään sosiaalisen verkoston analyysissä
- Sitä käytetään markkinoiden segmentoinnissa
- Sitä käytetään suositusmoottoreissa
Klusterointialgoritmi on mullistettu lähestymistapa koneoppimiseen. Sitä voidaan käyttää ohjatun koneoppimisalgoritmin tarkkuuden päivittämiseen. Voimme käyttää näitä klusteroituja tietokokonaisuuksia erilaisissa koneoppimisalgoritmeissa saadaksemme erittäin tarkkoja valvottuja tuloksia. On totta, että tietotekniikkaa voidaan käyttää useissa koneoppimistehtävissä.
johtopäätös
Joten edellisessä artikkelissa saamme tietää, mikä on klusterointi, sen tyyppi ja käyttö ohjelmistokehityksessä. Joten sillä on suuri määrä sovelluksia eri aloilla, kuten kartoitus, asiakasraportit jne. Klusteroinnin avulla voimme helposti lisätä koneoppimislähestymistavan tarkkuutta. Joten ottaen tulevaisuuden näkökohdat huomioon, voin sanoa, että klusterointialgoritmia käytetään melkein jokaisessa tekniikassa ohjelmistokehityksen alalla. Joten kaikkien, jotka ovat kiinnostuneita jatkamaan uransa koneoppimisessa, heidän on tiedettävä syvällisesti klusterointialgoritmi, koska se liittyy suoraan koneoppimiseen ja tietotekniikkaan. Lisäksi on hyvä, että jokaisessa tekniikassa tarvitaan tarvittavaa tekniikkaa, joten se voi aina palauttaa hyvän lähestymistavan.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas klusterointialgoritmiin. Täällä olemme keskustelleet sen tyypeistä, menetelmästä ja sovelluksista. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Neuraaliverkon algoritmit
- Tietojen louhinnan algoritmit
- Mikä on klusterointi tietojen louhinnassa?
- Mikä on AWS Lambda?
- Hierarkkinen ryhmittely | Agglomeratiivinen ja jakautuva klusterointi