Uvod u algoritme klasteriranja
Za početak od teme trebamo znati što je grupiranje. Klasteriranje je proces u kojem moramo identificirati sličnu ili identičnu skupinu podataka u skupu podataka, a primjena funkcionalnosti u ovom skupu podataka prema našem očekivanom izlazu poznata je kao algoritam klasteriranja. To je najpopularnija tehnika koja se danas nalazi na polju znanosti o podacima. U ovom ćemo članku istražiti što je algoritam klasteriranja, različite vrste algoritama grupiranja, njegovu primjenu i prednosti i nedostatke.
Algoritam klastera u osnovi kaže identificiranje identičnih entiteta podataka u grupi s više skupova podataka i njihovo organiziranje u klasteru radi primjene slične funkcionalnosti. Drugim riječima, možemo reći da algoritam klasteriranja dijeli populaciju više sličnih entiteta podataka u grupi s više skupova podataka u istoj osobini.
Vrste algoritma klastera
U osnovi, algoritam klasteriranja je podijeljen u dvije podskupine koje su:
1. Tvrdo klasteriranje: U tvrdom grupiranju, skupina sličnih podatkovnih entiteta potpuno pripada istoj osobini ili grupi. Ako entiteti podataka do određenog stanja nisu slični, entitet podataka u potpunosti se uklanja iz skupa klastera.
2. Meko klasteriranje: U mekom klasteriranju opuštanje se daje svakom subjektu koji nađe sličan entitet podataka kao što je kapuljača i tvori klaster. U ovakvoj vrsti klasteriranja, jedinstveni podatkovni entitet može se naći u više klastera postavljenih u skladu s njihovim pretpostavkama.
Što je metodologija klasteriranja?
Svaka metodologija grupiranja slijedi skup pravila koja definiraju njihov skup sličnosti između podataka. Danas na tržištu postoje stotine metodologija klasteriranja. Dakle, uzmimo u obzir neke od njih koji su u današnje vrijeme vrlo popularni:
1. Modeli povezivanja
Jasnije od naslova, u ovom mehanizmu algoritam pronalazi najbliži sličan podatkovni entitet u grupi postavljenih podatkovnih entiteta na temelju predodžbe da su podatkovne točke bliže prostoru podataka. Dakle, subjekt podataka bliži sličnom entitetu podataka pokazivat će više sličnosti od entiteta podataka koji se nalazi vrlo daleko. Ovaj mehanizam također ima dva pristupa.
U prvom pristupu algoritam započinje dijeljenje skupa podataka podataka u zasebni klaster i zatim ih raspoređuje prema kriterijima udaljenosti.
U drugom pristupu, algoritam podsustavi sve podatke u određeni skup i zatim ih objedinjuje prema kriterijima udaljenosti, jer je funkcija udaljenosti subjektivni izbor temeljen na korisničkim kriterijima.
2. Centroid modeli
U ovom tipu iterativnog algoritma prvo se uzima u obzir određena centroidna točka, zatim se slična cjelina podataka prema njihovoj blizini u odnosu na ovu centroidnu točku postavlja u klaster. Najpopularniji algoritam klasteriranja K-Means nije bio uspješan u ovoj vrsti algoritma grupiranja. Još jedna napomena je da nijedan klaster nije unaprijed definiran u centroidnim modelima, tako da imamo analizu skupa izlaznih podataka.
3. Modeli distribucije
U ovoj vrsti algoritama metoda utvrđuje koliko je moguće da svaki podatkovni subjekt u klasteru pripada istoj ili istoj distribuciji poput Gaussove ili normalne. Jedan nedostatak ove vrste algoritama je taj što u ovoj vrsti grupiranja, subjekt skupa podataka mora patiti od prekomjernog namještanja.
4. Modeli gustoće
Korištenjem ovog algoritma, skup podataka se izolira s obzirom na područja različitih gustoća podataka u podatkovnom prostoru i tada se subjektu podataka dodjeljuje određeni klaster.
5. K znači klasteriranje
Ova vrsta klasteriranja koristi se za pronalaženje lokalnog maksimuma nakon svake iteracije u skupu više cjelina podataka. Ovaj mehanizam uključuje 5 koraka navedenih u nastavku:
- Prvo u ovom algoritmu moramo definirati željeni broj klastera koji želimo.
- Svaka podatkovna točka dodjeljuje se klasteru nasumično.
- Tada moramo izračunati centroidne modele u njemu.
- Nakon toga, relativni subjekt podataka ponovno se dodjeljuje svojim najbližim ili najbližim skupinama.
- Preuredite centroid klastera.
- Ponovite prethodno dva koraka dok ne dobijemo željeni izlaz.
6. Hijerarhijsko grupiranje
Ova je vrsta algoritma slična algoritmu klasteriranja k-sredstava, ali među njima postoji razlika u minutima koja su:
- K- znači linearno, dok je hijerarhijsko grupiranje kvadratno.
- Rezultati su ponovljivi u hijerarhijskom grupiranju, malo vjerovatno, k-znači, što daje višestruke rezultate kada se algoritam zove više puta.
- Hijerarhijsko grupiranje djeluje za svaki oblik.
- Hijerarhijsko grupiranje možete prekinuti kad god dobijete željeni rezultat.
Primjene algoritma klasteriranja
Sada je vrijeme da se sazna o aplikacijama algoritma grupiranja. U njemu je ugrađena vrlo velika značajka. Algoritam klasteriranja koristi se na raznim domenama koje jesu
- Koristi se u otkrivanju anomalije
- Koristi se u segmentaciji slike
- Koristi se u medicinskom snimanju
- Koristi se u grupiranju rezultata pretraživanja
- Koristi se u analizi društvenih mreža
- Koristi se u segmentaciji tržišta
- Koristi se u motorima Preporuka
Algoritam klasteriranja je revolucionaran pristup strojnom učenju. Može se koristiti za nadogradnju točnosti nadziranog algoritma strojnog učenja. Ove klasterirane jedinice podataka možemo koristiti u raznim algoritmima strojnog učenja za dobivanje rezultata pod nadzorom visoke točnosti. Točno je da se IT može koristiti u više zadataka strojnog učenja.
Zaključak
Tako ćemo u gornjem članku upoznati s onim što je klasteriranje, vrsta i upotreba u razvoju softvera. Dakle, ima veliki broj aplikacija u raznim domenama poput mapiranja, korisničkih izvještaja itd. Korištenjem klastera lako možemo povećati točnost pristupa strojnom učenju. Uzimajući u obzir buduće aspekte, mogu reći da se algoritam klasteriranja koristi gotovo u svakoj tehnologiji na području razvoja softvera. Tako da svi zainteresirani za svoju karijeru u strojnom učenju trebaju duboko znati algoritam grupiranja jer je to izravno povezano s strojnim učenjem i znanošću podataka. Osim toga, dobro je imati potrebnu tehniku u svakoj tehnologiji, tako da se uvijek može vratiti dobar pristup.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Algoritam klastera. Ovdje smo razgovarali o njegovim vrstama, metodologiji i njezinim primjenama. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -
- Algoritmi neuronske mreže
- Algoritmi vađenja podataka
- Što je klasteriranje u Rudarstvu podataka?
- Što je AWS Lambda?
- Hijerarhijsko grupiranje | Aglomerativno i podjeljeno grupiranje