Introduzione agli algoritmi di clustering
Per iniziare con l'argomento, dobbiamo sapere cos'è il clustering. Il clustering è un processo in cui dobbiamo identificare il gruppo di dati simile o identico in un set di dati e l'applicazione della funzionalità in questo set di dati in base al nostro output previsto è nota come algoritmo di clustering. È la tecnica più popolare al giorno d'oggi nel campo della scienza dei dati. Quindi, in questo articolo, analizzeremo l'algoritmo di clustering, i diversi tipi di algoritmi di clustering, gli usi delle sue applicazioni, i suoi vantaggi e svantaggi.
Fondamentalmente, l'algoritmo di clustering indica di identificare entità di dati identici in un gruppo di più set di dati e disporli in un cluster per applicare funzionalità simili. In altre parole, possiamo dire che l'algoritmo di clustering divide la popolazione di più entità di dati simili in un gruppo di più set di dati in una caratteristica simile.
Tipi di algoritmo di clustering
Fondamentalmente, l'algoritmo di clustering è suddiviso in due sottogruppi che sono:
1. Clustering rigido: nel clustering rigido, un gruppo di entità dati simili appartiene completamente a un tratto o cluster simile. Se le entità di dati non sono simili a una determinata condizione, l'entità di dati viene completamente rimossa dal set di cluster.
2. Soft clustering: nel soft clustering, viene data la possibilità di rilassamento a ogni entità di dati che trova un'entità di dati simile a un cappuccio simile per formare un cluster. In questo tipo di clustering, un'entità dati unica può essere trovata in più cluster impostati in base al loro like-hood.
Che cos'è la metodologia del clustering?
Ogni metodologia di clustering segue una serie di regole che definiscono la loro serie di somiglianze tra entità dati. Esistono oggi sul mercato centinaia di metodologie di clustering. Quindi prendiamone in considerazione un po 'che è molto popolare al giorno d'oggi:
1. Modelli di connettività
Come più chiaro per il suo titolo, in questo meccanismo l'algoritmo trova l'entità dati simile più vicina nel gruppo di entità dati impostate in base all'idea che i punti dati sono più vicini nello spazio dati. Pertanto, l'entità dati più vicina all'entità dati simile mostrerà più somiglianza rispetto all'entità dati situata molto lontano. Questo meccanismo ha anche due approcci.
Nel primo approccio, l'algoritmo inizia a dividere un insieme di entità di dati in un cluster separato e quindi le organizza in base ai criteri di distanza.
In un altro approccio, l'algoritmo suddivide tutte le entità di dati in un particolare cluster e quindi le aggrega secondo i criteri di distanza poiché la funzione di distanza è una scelta soggettiva basata su criteri dell'utente.
2. Modelli di centroide
In questo tipo di algoritmo iterativo, viene prima preso in considerazione un determinato punto centroide, quindi l'entità dati simile in base alla loro vicinanza relativamente a questo punto centroide viene inserita in un cluster. L'algoritmo di clustering K-Means più popolare non ha avuto successo in questo tipo di algoritmo di clustering. Un'altra nota è che nessun cluster è predefinito nei modelli centroidi, quindi abbiamo un'analisi del set di dati di output.
3. Modelli di distribuzione
In questo tipo di algoritmo, il metodo rileva che è possibile che ciascuna entità di dati in un cluster appartenga a una distribuzione identica o uguale a quella gaussiana o normale. Uno svantaggio di questo tipo di algoritmo è che in questo tipo di clustering, l'entità del set di dati deve soffrire di overfitting.
4. Modelli di densità
Utilizzando questo algoritmo, il set di dati viene isolato rispetto alle diverse regioni di densità dei dati nello spazio dati e quindi l'entità dati viene assegnata con cluster specifici.
5. K significa clustering
Questo tipo di clustering viene utilizzato per trovare un massimo locale dopo ogni iterazione nel set di più entità di dati. Questo meccanismo prevede 5 passaggi indicati di seguito:
- Innanzitutto, dobbiamo definire il numero desiderato del cluster che vogliamo in questo algoritmo.
- Ogni punto dati viene assegnato a un cluster in modo casuale.
- Quindi dobbiamo calcolare i modelli di centroidi in esso.
- Successivamente, l'entità dati relativa viene riassegnata ai cluster più vicini o più vicini.
- Riorganizzare il centroide del cluster.
- Ripetere in precedenza due passaggi fino a quando non si ottiene l'output desiderato.
6. Clustering gerarchico
Questo tipo di algoritmo è simile all'algoritmo di clustering k-mean, ma esiste una differenza minima tra loro che sono:
- K- significa che è lineare mentre il clustering gerarchico è quadratico.
- I risultati sono riproducibili nel clustering gerarchico che è improbabile che k-significhi risultati multipli quando un algoritmo viene chiamato più volte.
- Il clustering gerarchico funziona per ogni forma.
- È possibile interrompere il clustering gerarchico in qualsiasi momento quando si ottiene il risultato desiderato.
Applicazioni dell'algoritmo di clustering
Ora è il momento di conoscere le applicazioni dell'algoritmo di clustering. Ha una vasta funzione incorporata in esso. Un algoritmo di clustering viene utilizzato in vari domini che lo sono
- È utilizzato nel rilevamento di anomalie
- Viene utilizzato nella segmentazione delle immagini
- È utilizzato nell'imaging medico
- Viene utilizzato nel raggruppamento dei risultati di ricerca
- Viene utilizzato nell'analisi dei social network
- È utilizzato nella segmentazione del mercato
- È utilizzato nei motori di raccomandazione
Un algoritmo di clustering è un approccio rivoluzionario all'apprendimento automatico. Può essere utilizzato per migliorare la precisione dell'algoritmo di apprendimento automatico supervisionato. Possiamo utilizzare queste entità di dati in cluster in vari algoritmi di machine learning per ottenere risultati supervisionati ad alta precisione. È preciso che l'IT può essere utilizzato in più attività di machine learning.
Conclusione
Quindi, nell'articolo precedente, scopriamo cos'è il clustering, il suo tipo e gli usi nello sviluppo del software. Quindi ha un gran numero di applicazioni in vari domini come mappatura, report dei clienti, ecc. Usando il clustering possiamo facilmente aumentare l'accuratezza dell'approccio di apprendimento automatico. Quindi, prendendo in considerazione gli aspetti futuri, posso dire che l'algoritmo di clustering viene utilizzato quasi in ogni tecnologia nel campo dello sviluppo del software. Pertanto, chiunque sia interessato a proseguire la propria carriera nell'apprendimento automatico, deve conoscere a fondo l'algoritmo di clustering in quanto è direttamente correlato all'apprendimento automatico e alla scienza dei dati. A parte questo, è bene avere la tecnica necessaria in ogni tecnologia, quindi può sempre restituire un buon approccio.
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