Johdatus klusterointiin koneoppimisessa
Ymmärrämme ensin koneoppimisen. Voimme nähdä tietojen kasvavan nopeasti ympärillämme. Tietoja on eri muodoissa, kuten video, ääni, kuvat jne. Koneoppimisen klusterointi käyttää näitä tietoja vastaukseen kysymykseen. Esimerkiksi (ihosairauden havaitseminen) lääkäri käyttää koneoppimista ymmärtääkseen ihon merkinnän ja ennustaa, millainen sairaus se on. Klusterointi on vain merkitsemättömien tietojoukkojen ryhmittelyä. Otetaan esimerkiksi elokuvasi (haluat katsoa). Saatat pitää romanttisista elokuvista, mutta siskosi tykkää komediaelokuvista. Saatat pitää Bollywood-romanttisista elokuvista tai Hollywood-romanttisista elokuvista. Mutta siskosi tykkää Telegu-komediaelokuvista, täällä voit nähdä sinut ja siskosi voi valita eri elokuvia. Olet molemmat löytäneet syvällisiä tietoja elokuvista. Täällä olemme ryhmitelleet leimaamattoman tietojoukon (elokuvat) katsomaan elokuvaa.
Kuinka klusterointi toimii koneoppimisessa?
Ryhmässä ryhmittelemme leimaamattoman tietojoukon, jota kutsutaan valvomatta oppimiseksi. Kun ryhmittelemme ensin leimaamattomat tiedot, meidän on löydettävä samanlainen ryhmä. Ryhmää luotaessa meidän on ymmärrettävä tietojoukkojen ominaisuudet eli vastaavat asiat. Jos luot ryhmän yhdellä tai kahdella piirteellä, samankaltaisuus on helppo mitata.
- Esimerkki # 1: Ohjaajan elokuvat. Kun klusterointi on tehty, jokaiselle klusterille annetaan klusterinumero, joka tunnetaan nimellä ClusterID. Koneoppimisjärjestelmä, kuten YouTube, käyttää clusterID: tä edustamaan monimutkaisinta tietoa helposti.
- Esimerkki 2: YouTube käyttää hakuhistoriaamme tai katsottua historiaa ja ehdottaa videoita, joista saatamme pitää. Facebookin ominaisuustietojoukko sisältää ihmiset, joita seuraamme, seuraajamme sivuja, syöttämiämme kommentteja, valokuvia tai videoita, joista pidämme, kuvia tai valokuvia, joihin merkitsemme. Facebook-videon tai valokuvien ryhmittely korvaa joukon ominaisuuksia yhdellä klusterin tunnuksella tietojen pakkaamisen vuoksi.
Kärkikolmion 4 suosituinta menetelmää koneoppimisessa
Alla on klusterointimenetelmät koneoppimisessa:
1. Hierarkkinen
Nimiklusterointi määrittelee työskentelytavan, tämä menetelmä muodostaa klusterin hierarkkisella tavalla. Uusi klusteri muodostetaan käyttämällä aiemmin muodostettua rakennetta. Meidän on ymmärrettävä erot jakavan lähestymistavan ja agglomeratiivisen lähestymistavan välillä. Agglomeratiivinen on alhaalta ylöspäin suuntautuva lähestymistapa, se alkaa klusterin yksittäisistä pisteistä ja yhdistää mielivaltaisia. Jakaminen alkaa yhdellä klusterilla, kaikki klusterin kohdat ja jaetaan useisiin klusteriin.
2. Tiheyspohjainen
Tässä menetelmässä tiheää aluetta pidetään klusterina, jolla on joitain samankaltaisuuksia. Se eroaa esinetilan alemmasta tiheästä alueesta. DBSCAN tunnetaan nimellä tiheyspohjainen alueellinen klusterointi sovelluksina, joissa on melua. Tietoobjektisuuntautumista varten DBSCAN etsii jotakin epsilonia, asetamme jonkin säteen epsilonin ja pisteiden vähimmäismäärän. Jos ylitämme säteen sisällä jonkin vähimmäismäärän pisteitä, sijoitamme klusterin korkean tiheyden. Joten tällä tavalla voimme harkita tietoja, joilla on tiheä alue. DBSCAN eroaa keskittymismenetelmästä, koska se ei ole tiukka lähestymistapa. Melupisteet ovat pienitiheyksisillä alueilla olevia pisteitä, jotka jätetään merkitsemättömiksi tai merkittyjä poikkeavuuksiksi. Tästä syystä emme vaadi erityistä K. Voimme määrittää vähimmäispisteet korkean tiheyden alueelle ja sädelle, jonka haluamme alueen olevan tai klusterit.
3. Osiointi
Kun meillä on tietojoukko N määrää objekteja. Tämä menetelmä rakentaa ”K” tiedon osioksi. Tämä osio on klusteri eli rakenna K, osio (K <= N).
Täytettävät vaatimukset:
- Jokaisen ryhmän tai tietojoukon on sisällettävä ainakin yksi objekti.
- Jokaisen esineen tulisi kuulua vain yhteen ryhmään.
Yksi esimerkkejä osioinnista on K-välineiden klusterointi.
4. Ruudukkoon perustuva
Objektitila, äärellinen määrä soluja muodostaa ruudukkorakenteen. Tämä menetelmä tarjoaa klusterin nopean käsittelyn. Ne ovat riippumattomia esinetilasta.
Klusteroinnin sovellukset koneoppimisessa
Alla on klusteroinnin sovellukset koneoppimisessa:
1. Lääketieteellinen
Lääkäri voi käyttää klusterointialgoritmia löytääkseen sairauden havaitsemisen. Otetaan esimerkiksi kilpirauhasen sairaus. Kilpirauhasen sairauksien tietoaineisto voidaan tunnistaa klusterointialgoritmin avulla, kun käytämme valvomatta oppimista tietoaineistossa, joka sisältää kilpirauhasen ja muun kuin kilpirauhanen. Klusterointi tunnistaa sairauden syyn ja antaa onnistuneen tuloksenhaun.
2. Sosiaalinen verkosto 
Olemme Internet-aikakauden sukupolvi, voimme tavata kuka tahansa tai tutustua mihin tahansa henkilökohtaiseen identiteettiin Internetin kautta. Sosiaalisen verkostoitumisen sivustot käyttävät klusterointia sisällön ymmärtämiseksi, ihmisten kasvot tai käyttäjän sijainti. Kun sosiaalisessa käytössä käytetään ohjaamattomia oppimisia, siitä on hyötyä kielen kääntämisessä. Esimerkiksi Instagram ja Facebook tarjoavat kielen käännösominaisuuden.
3. Markkinointi
Voimme nähdä tai havaita, että erilainen tekniikka kasvaa vieressämme ja ihmiset houkuttelevat käyttämään sellaisia tekniikoita kuten pilvi, digitaalinen markkinointi. Jokainen yritys kehittää helppokäyttöisiä ominaisuuksia ja tekniikkaa houkutellakseen enemmän asiakkaita. Asiakkaan ymmärtämiseksi voimme käyttää klusterointia. Klusterointi auttaa yritystä ymmärtämään käyttäjäsegmentin ja luokittelemaan sen jälkeen jokaisen asiakkaan. Tällä tavalla ymmärrämme asiakkaan ja löydämme samankaltaisuuksia asiakkaiden välillä ja ryhmittelemme heidät.
4. Pankkitoiminta
Olemme havainneet, että rahapetoksia tapahtuu ympärillämme ja yritys varoittaa asiakkaita siitä. Klusteroinnin avulla vakuutusyhtiöt voivat löytää petoksia, tunnistaa asiakkaita siitä ja ymmärtää asiakkaan tuomia vakuutuksia.
5. Google
Google on yksi hakukoneista, joita ihmiset käyttävät. Otetaan esimerkki, kun etsimme tietoja, kuten lemmikkikauppaa alueelta, Google tarjoaa meille erilaisia vaihtoehtoja. Tämä on seurausta klusteroinnista, klusteroinnista vastaavaan tulokseen, joka sinulle tarjotaan.
johtopäätös
Olemme oppineet klusteroinnista ja koneoppimisesta. Klusterointitapa toimii koneoppimisessa. Tiedot ohjaamattomasta oppimisesta. Reaaliaikainen käyttö ilman ohjausta. Klusterointimenetelmät ja miten kukin menetelmä toimii koneoppimisessa.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas klusterointiin koneoppimisessa. Tässä keskustellaan 4 parhaasta klusterointimenetelmästä koneoppimisessa yhdessä sovellusten kanssa. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -- Koneoppimiskehykset Top 10
- K- tarkoittaa ryhmittelyalgoritmia ja sen etuja
- Johdanto koneoppimistekniikoihin
- Koneoppimallit | 5 suosituinta tyyppiä
- Koneoppimisen C ++ -kirjasto