Bevezetés a klaszterezési algoritmusokba
A témával kezdve tudnunk kell, hogy mi a klaszter. A klaszterezés egy olyan folyamat, amelyben azonos vagy azonos adatcsoportot kell azonosítanunk egy adatkészletben, és ebben az adatkészletben a funkcionalitásnak a várt kimenetünk szerinti alkalmazását fürtözési algoritmusnak nevezzük. Ez az manapság a legnépszerűbb technika az adattudomány területén. Tehát ebben a cikkben megvizsgáljuk a klaszterezési algoritmust, a klaszterezési algoritmusok különféle típusait, alkalmazásának felhasználásait, valamint előnyeit és hátrányait.
Alapvetően a klaszterezési algoritmus azt mondja, hogy azonos adat-entitásokat azonosít több adatkészlet csoportjában, és a fürtbe rendezve hasonló funkciókat alkalmazhat. Más szavakkal azt mondhatjuk, hogy a klaszterezési algoritmus több hasonló adat entitás populációját osztja meg több adatkészlet csoportjában hasonló tulajdonságban.
A klaszter algoritmus típusai
Alapvetően a klaszterezési algoritmust két alcsoportra osztják, amelyek a következők:
1. Kemény klaszterezés: A kemény klaszterezés során a hasonló adatainak egy csoportja teljesen hasonló tulajdonsághoz vagy klaszterhez tartozik. Ha az adatelemek egy bizonyos feltételnél nem hasonlítanak egymáshoz, akkor az adatelemzés teljes mértékben eltávolításra kerül a fürtkészletből.
2. Lágy klaszter: A lágy klaszterezés során minden adat entitás megkönnyebbülést kap, amely hasonló hood adatszervezetet talál klaszterré. Az ilyen típusú klaszterezésben az egyedi entitás megtalálható több klaszterben, amelyek hasonló jellegűek.
Mi a klaszterezési módszer?
Minden fürtözési módszer egy sor szabályt követ, amelyek meghatározzák az adatelem közötti hasonlóságot. A piacon ma több száz klaszterezési módszer létezik. Tehát vegyük figyelembe néhányat, ami manapság nagyon népszerű:
1. Összeköttetési modellek
Amint a címe világosabb, ebben a mechanizmusban az algoritmus megkeresi a legközelebbi hasonló adatokon a beállított adatelemek csoportjában azon az elképzelés alapján, hogy az adatpontok közelebb vannak az adatterülethez. Tehát a hasonló adatelemhez közelebb lévő entitás inkább hasonlít majd, mint a nagyon távoli adatelem. Ennek a mechanizmusnak két megközelítése is van.
Az első megközelítésben az algoritmus elkezdi az adatelemek halmazának elosztását külön klaszterben, majd a távolságkritériumok szerint rendezi őket.
Egy másik megközelítésben az algoritmus minden adat entitást egy adott klaszterbe csoportosít, majd a távolság kritériumai szerint összesíti őket, mivel a távolság függvény a felhasználói kritériumok alapján szubjektív választás.
2. Centroid modellek
Az ilyen típusú iteratív algoritmusban először egy bizonyos centrid pontot vesszük figyelembe, majd a hasonló adat entitást az e centrum ponthoz viszonyított közelségük alapján egy klaszterbe helyezzük. A legnépszerűbb K-eszköz klaszterezési algoritmus nem volt sikeres az ilyen típusú klaszterezési algoritmusban. Még egy megjegyzés: a centroid modellekben nincs előre definiálva klaszter, tehát elemezzük a kimeneti adatkészletet.
3. Eloszlási modellek
Az ilyen típusú algoritmusban a módszer megállapítja, hogy mennyiben lehetséges, hogy a klaszter minden adat entitása azonos vagy azonos eloszlásba tartozik, mint Gaussian vagy normál. Az ilyen típusú algoritmus egyik hátránya, hogy az ilyen típusú klaszterezésnél az adatkészlet-entitásnak túllépést kell szenvednie.
4. Sűrűségmodellek
Ennek az algoritmusnak az alkalmazásával az adatkészletet az adatterületen lévő adatok különböző sűrűségű régiói tekintetében elkülönítik, majd az adatszerkezetet meghatározott fürtökhöz rendelik.
5. K azt jelenti, hogy csoportosul
Az ilyen típusú klaszterezés arra szolgál, hogy lokális maximumot találjon minden egyes iteráció után a több adatszerű egység halmazában. Ez a mechanizmus az alábbiakban említett 5 lépést foglalja magában:
- Először meg kell határoznunk a kívánt klaszter számát ebben az algoritmusban.
- Minden adatpontot véletlenszerűen rendelnek hozzá egy klaszterhez.
- Aztán ki kell számítanunk benne a centrid modelleket.
- Ezután a relatív adat entitást hozzárendelik a legközelebbi vagy legközelebbi klaszterekhez.
- Helyezze át újra a klaszter központját.
- Ismételje meg az előző két lépést, amíg meg nem kapja a kívánt eredményt.
6. Hierarchikus klaszterezés
Az ilyen típusú algoritmus hasonló a k-mean klaszterezési algoritmushoz, de közöttük különbség van egy percben, amely a következő:
- A K-átlag lineáris, míg a hierarchikus csoportosítás négyzetes.
- Az eredmények reprodukálhatók a hierarchikus klaszterezésben, valószínűtlenül a k-középértékre, amely több eredményt ad, ha egy algoritmust többször hívnak.
- A hierarchikus csoportosulás minden alak számára működik.
- Bármikor megszakíthatja a hierarchikus fürtözést, amikor elérte a kívánt eredményt.
A klaszterezési algoritmus alkalmazása
Most itt az ideje, hogy megismerjük a klaszterezési algoritmus alkalmazásait. Nagyon hatalmas tulajdonsággal rendelkezik benne. Fürtözési algoritmust használnak különböző tartományokban, amelyek
- Anomáliák észlelésére használják
- A kép szegmentálásában használják
- Orvosi képalkotásban használják
- A keresési eredmények csoportosításában használják
- A közösségi hálózatok elemzésében használják
- A piaci szegmentálásban használják
- Ajánlott motorokban használják
A klaszterezési algoritmus a gépi tanulás forradalmasított megközelítése. Használható a felügyelt gépi tanulási algoritmus pontosságának frissítésére. Használhatjuk ezeket a fürtözött adatelemeket különféle gépi tanulási algoritmusokban, hogy nagy pontosságú, felügyelt eredményeket kapjunk. Pontos, hogy az informatika több gépi tanulási feladatban is használható.
Következtetés
Tehát a fenti cikkben megismerjük, hogy mi a klaszter, annak típusa és felhasználása a szoftverfejlesztésben. Tehát nagy számú alkalmazás található különféle területeken, mint például feltérképezés, ügyféljelentések stb. A klaszterezés segítségével könnyedén megnövelhetjük a gépi tanulás megközelítésének pontosságát. Tehát a jövőbeli szempontokat figyelembe véve elmondhatom, hogy a klaszterezési algoritmust szinte minden technológiában használják a szoftverfejlesztés területén. Tehát bárki, akit érdekel a gépi tanulásban folytatott karrierje, mélyen ismernie kell a klaszterezési algoritmust, mivel ez közvetlenül kapcsolódik a gépi tanuláshoz és az adattudományhoz. Ezen kívül jó, ha minden technológiában megtalálható a szükséges technika, így ez mindig jó hozzáállást eredményezhet.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a klaszterezési algoritmushoz. Itt megvitattuk annak típusát, módszertanát és alkalmazását. A következő cikkben további információkat is megnézhet -
- Neurális hálózati algoritmusok
- Adatbányászati algoritmusok
- Mi a klaszterezés az adatbányászatban?
- Mi az AWS Lambda?
- Hierarchikus csoportosítás | Agglomerációs és megosztó csoportosulás