Bevezetés a klaszterezésbe a gépi tanulásban
Először megértjük a gépi tanulást. Láthatjuk, hogy az adatok gyorsan növekednek körülöttünk. Az adatok különböző formákban jelennek meg, például videó, hang, kép stb. A Géptanulás klaszterezése ezeket az adatokat használja a kérdés megválaszolására. Például (bőrbetegség kimutatása) az orvos gépi tanulással fogja megérteni a bőrön található jelet, és megjósolja, hogy milyen betegségről van szó. A klaszterezés nem más, mint a nem címkézett adatkészletek csoportosítása. Vegyünk egy példát a filmjére (nézni akarsz). Lehet, hogy szeretsz romantikus filmeket, de a húgod szereti a komédia filmeket. Lehet, hogy kedveli a bollywoodi romantikus filmeket vagy a hollywoodi romantikus filmeket. De a húgodnak tetszik a Telegu komédia filmek, itt láthatlak téged és a húgod másként választhat filmeket. Mindketten felfedezték a filmekkel kapcsolatos mélyreható információkat. Itt a címkézés nélküli adatkészletet (filmeket) csoportosítottuk a film megtekintéséhez.
Hogyan működik a klaszterezés a gépi tanulásban?
A klaszterezés során nem jelölt adatkészletet csoportosítunk, amelyet felügyelet nélküli tanulásnak hívunk. Amikor először csoportosítunk nem címkézett adatokat, meg kell találnunk egy hasonló csoportot. Csoport létrehozásakor meg kell értenünk az adatkészletek jellemzőit, azaz hasonló dolgokat. Ha egy vagy két tulajdonság alapján csoportot hozunk létre, könnyű megmérni a hasonlóságot.
- 1. példa: A rendező filmei Miután a fürtözés befejeződött, minden klaszterhez hozzárendelik a klaszter számát, amelyet ClusterID-nek hívnak. A gépi tanulási rendszer, mint például a YouTube, a clusterID segítségével bonyolult adatokat reprezentál a legkönnyebben.
- 2. példa: A YouTube a keresési előzményeinket vagy a megtekintett előzményeket használja, és olyan videókat javasol, amelyek tetszhetnek. A Facebook szolgáltatási adatkészlete olyan embereket tartalmaz, amelyeket követünk, követett oldalakat, megjegyzéseket, amelyeket beküldünk, fotókat vagy videókat, amelyek tetszik, képeket vagy fényképeket, amelyeket megcímkézünk. A Facebook videó vagy fénykép csoportosítása az adatok tömörítése következtében egy sor szolgáltatás helyébe egyetlen fürtID kerül.
A klaszterképzés 4 legfontosabb módszere a gépi tanulásban
Az alábbiakban bemutatjuk a klaszterezés módszereit a gépi tanulásban:
1. Hierarchikus
A névcsoportosítás meghatározza a működési módot, ez a módszer hierarchikusan egy klasztert képez. Az új klaszter egy korábban kialakított szerkezettel alakul ki. Meg kell értenünk a megosztó megközelítés és az agglomerációs megközelítés közötti különbségeket. Az agglomeráció egy alulról felfelé építkező megközelítés, egy klaszter egyes pontjaival kezdődik, és néhány önkényeset egyesít. Az osztódás egyetlen klaszterrel kezdődik, a klaszter minden pontját megosztja több klaszterre.
2. Sűrűség-alapú
Ebben a módszerben a sűrű régiót olyan klaszternek tekintik, amelynek vannak hasonlóságai. Ez különbözik a tárgytér alsó sűrűségétől. A DBSCAN a zajszintű alkalmazások sűrűség-alapú térbeli csoportosításaként ismert. Az adat-objektum-orientációhoz a DBSCAN néhány epsilont keres, beállítunk néhány epsilont és a minimális pontszámot. Egy sugáron belül, ha meghaladjuk a minimális pontszámot, akkor a klaszter nagy sűrűségét rangsoroljuk. Tehát ezen a módon nagy sűrűségű régiókkal kapcsolatos adatokat tekinthetünk. A DBSCAN különbözik a klaszterezés centrid módszerétől, mivel nem szigorú megközelítés. A zajpontok az alacsony sűrűségű területeken lévő pontok, amelyeket címkézés nélkül hagynak, vagy túlmutatnak. Ez az oka annak, hogy nincs szükségünk speciális K-ra. Megadhatunk minimális pontokat a nagy sűrűségű régióra és a sugárra, amelyet egy régió számára akarunk, vagy klasztereknek.
3. Osztás
Ha rendelkezünk N objektumok számával. Ez a módszer a „K” -t adatpartíciónak tekinti. Ez a partíció a klaszter, azaz a K konstrukció, partíció (K <= N).
Teljesítendő követelmények:
- Minden csoportnak vagy adatkészletnek legalább egy objektumot tartalmaznia kell.
- Minden objektumnak csak egy csoporthoz kell tartoznia.
A particionálás egyik példája a K-eszköz klaszterezés.
4. Rács-alapú
Objektumtér, véges számú cella alkot rácsszerkezetet. Ez a módszer gyors fürtfeldolgozást biztosít. Ezek függetlenek a tárgyterülettől.
A klaszterezés alkalmazása a gépi tanulásban
Az alábbiakban bemutatjuk a klaszterezés alkalmazását a gépi tanulásban:
1. Orvosi
Az orvos csoportosítási algoritmust használhat a betegség kimutatására. Vegyünk egy példát a pajzsmirigy betegségre. A pajzsmirigy-betegség adatállománya klaszterezési algoritmus segítségével azonosítható, ha felügyelet nélküli tanulást alkalmazunk egy olyan adatkészletre, amely pajzsmirigy és nem pajzsmirigy adatkészletet tartalmaz. A klaszter felismeri a betegség okát, és eredményes eredménykeresést eredményez.
2. Közösségi hálózat 
Az internetes korszak generációja vagyunk, bárkivel megismerkedhetünk, vagy megismerkedhetünk az egyéni identitással az interneten keresztül. A közösségi hálózati oldalak a klasztereket használják a tartalom megértéséhez, az emberek arcának vagy a felhasználó helyének megértéséhez. Ha a felügyelet nélküli tanulást szociálisan használják, akkor ez hasznos a nyelv fordításához. Például az Instagram és a Facebook biztosítja a nyelv fordításának funkcióját.
3. Marketing
Láthatjuk vagy megfigyelhetjük, hogy a különböző technológiák egyre növekszenek mellettünk, és az emberek vonzzák ezeket a technológiákat, mint például a felhő, a digitális marketing. Nagyobb ügyfelek vonzása érdekében minden vállalat kifejleszti a könnyen használható funkciókat és technológiákat. Az ügyfél megértése érdekében használhatjuk a klaszterezést. A klaszterezés segít a társaságnak megérteni a felhasználói szegmenst, majd kategorizálni az egyes ügyfeleket. Így megérthetjük az ügyfelet, megtalálhatunk hasonlóságokat az ügyfelek között és csoportosíthatjuk őket.
4. Banki szolgáltatások
Megfigyeltük, hogy pénzcsalások történnek körülöttünk, és a vállalat figyelmezteti az ügyfeleket erről. A klaszterezés segítségével a biztosítótársaságok csalásokat találhatnak, elismerik az ügyfeleket és megérthetik az ügyfél által hozott politikákat.
5. Google
A Google az egyik keresőmotor, amelyet az emberek használnak. Vegyünk egy példát, amikor valamilyen információt keresünk, például a környéken található kisállat-áruházat, a Google különféle lehetőségeket kínál nekünk. Ez az Ön számára biztosított hasonló eredmény csoportosításának, csoportosításának eredménye.
Következtetés
Megtanultuk a klaszterezést és a gépi tanulást. A klaszterezés módja működik a gépi tanulásban. Információ a felügyelet nélküli tanulásról. A felügyelet nélküli tanulás valós idejű használata. A klaszterezés módszerei és az egyes módszerek működése a gépi tanulásban.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a klaszterezéshez a gépi tanulásban. Itt tárgyaljuk a gépi tanulásban szereplő négy legfontosabb klaszterezési módszert és az alkalmazásokat. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -- Gépi tanulási keretek top 10
- K- A klaszterezési algoritmus előnyökkel jár
- Bevezetés a gépi tanulási technikákba
- Gépi tanulási modellek | A legnépszerűbb 5 típus
- Gépi tanulás C ++ könyvtára