Sissejuhatus klasterdamisalgoritmidesse

Teemaga alustamiseks peame teadma, mis on klaster. Klasterdamine on protsess, mille käigus peame tuvastama sarnase või identse andmegrupi andmekogumis ning funktsionaalsuse rakendamine selles andmekogumis vastavalt meie eeldatavale väljundile on tuntud kui klasterdamisalgoritm. See on andmeteaduse valdkonnas tänapäeval kõige populaarsem tehnika. Nii et selles artiklis käsitleme lähemalt, mis on klasterdamisalgoritm, klasterdamisalgoritmide erinevad tüübid, selle rakenduse kasutusviisid ning eelised ja puudused.

Põhimõtteliselt ütleb klastrialgoritm identsete andmeüksuste identifitseerimise mitmest andmestikust koosnevas rühmas ja korraldab need klastris sarnase funktsionaalsuse rakendamiseks. Teisisõnu võime öelda, et klastrialgoritm jagab mitme sarnase andmeüksuse populatsiooni sarnaste tunnuste järgi mitme andmekogumi rühmas.

Klasterdamisalgoritmi tüübid

Põhimõtteliselt jaguneb klasterdamisalgoritm kaheks alamrühmaks, mis on:

1. Kõva klaster : rasketes klastrites kuulub sarnaste andmeüksuste rühm täielikult sarnasesse tunnusesse või klastrisse. Kui andmeüksused ei ole teatud tingimusega sarnased, eemaldatakse andmeüksus klastrikomplektist täielikult.

2. Pehme klasterdamine: pehme klasterdamise korral antakse lõdvendamine igale andmeüksusele, mis leiab klastri moodustamiseks sarnase sarnaste andmetega olemi. Sellises klastrites võib unikaalse andmeüksuse leida mitmest klastrist, mis on seatud vastavalt nende sarnasusele.

Mis on klasterdamise metoodika?

Iga rühmitusmetoodika järgib reeglistikku, mis määratleb nende sarnasuse andmeüksuse vahel. Täna on turul sadu klastrimetoodikaid. Nii et võtame osa sellest, mis on tänapäeval väga populaarne:

1. Ühenduvuse mudelid

Nagu pealkiri on selgem, leiab selles mehhanismis algoritm määratud andmeüksuste rühmas lähima sarnase andmeüksuse, lähtudes arusaamast, et andmepunktid on andmeruumis lähemal. Nii et sarnasele andmeüksusele lähemal asuv andmeüksus sarnaneb rohkem kui väga kaugel asuv andmeüksus. Sellel mehhanismil on ka kaks lähenemisviisi.

Esimese lähenemisviisi korral hakkab algoritm jagama andmeüksuste komplekti eraldi klastrisse ja korraldama need vastavalt vahemaa kriteeriumidele.

Teise lähenemisviisi korral alamkoostöö algoritm subseerib kogu andmeüksuse konkreetsesse klastrisse ja liidab need seejärel vastavalt vahemaa kriteeriumidele, kuna kauguse funktsioon on kasutaja kriteeriumidel põhinev subjektiivne valik.

2. Centroidi mudelid

Seda tüüpi iteratiivse algoritmi puhul võetakse esmalt arvesse teatud tsentripunkti, seejärel seatakse klastrisse sarnane andmeüksus vastavalt nende lähedusele selle tsentripunkti suhtes. Kõige populaarsem K-vahendite klasterdamisalgoritm ei olnud seda tüüpi klasterdamisalgoritmis edukas. Veel üks märkus on see, et tsentridmudelites pole klastrid eelnevalt kindlaks määratud, nii et meil on väljundkogumi analüüs.

3. Jaotusmudelid

Seda tüüpi algoritmi puhul leitakse meetodiga, et kui palju on võimalik, et klastri iga andmeüksus kuulub identsesse või samasse jaotusse nagu Gaussi või normaalne. Seda tüüpi algoritmi üks puudus on see, et seda tüüpi klastrites peab andmekogum üksus kannatama ülekomplekteerimise all.

4. Tihedusmudelid

Seda algoritmi kasutades isoleeritakse andmekogum andmete ruumis olevate andmete erinevate tiheduspiirkondade suhtes ja seejärel määratakse andmeüksus konkreetsete klastritega.

5. K tähendab klastrimist

Seda tüüpi klastrimist kasutatakse lokaalse maksimumi leidmiseks pärast iga iteratsiooni mitme andmeüksuse komplekti komplektis. See mehhanism hõlmab viit allpool nimetatud sammu:

  • Esiteks peame selles algoritmis määratlema soovitud klastri arvu.
  • Iga andmepunkt omistatakse klastrile juhuslikult.
  • Siis peame arvutama selles keskmemudelid.
  • Pärast seda omistatakse suhteline andmeüksus uuesti lähimatele või lähimatele klastritele.
  • Korrake klastri keskosa ümber.
  • Korrake kaks toimingut seni, kuni saame soovitud väljundi.

6. Hierarhiline klasterdamine

Seda tüüpi algoritm sarnaneb k-tähendab klasterdamisalgoritmiga, kuid nende vahel on minutiline erinevus, mis on:

  • K-keskmine on lineaarne, samas kui hierarhiline rühmitus on ruutkeskmine.
  • Tulemused on reprodutseeritavad hierarhilises rühmituses, mis tõenäoliselt ei tähenda k-keskmist, mis annab mitu tulemust, kui algoritmi nimetatakse mitu korda.
  • Hierarhiline rühmitus töötab iga kuju jaoks.
  • Kui soovite soovitud tulemuse, võite Hierarhilise klastrimise igal ajal katkestada.

Klasterdamisalgoritmi rakendused

Nüüd on aeg teada klasterdamisalgoritmi rakendustest. Sellel on väga lai funktsioon. Klasterdamisalgoritmi kasutatakse erinevates domeenides

  1. Seda kasutatakse anomaalia tuvastamisel
  2. Seda kasutatakse pildi segmenteerimisel
  3. Seda kasutatakse meditsiinilises pildinduses
  4. Seda kasutatakse otsingutulemite rühmitamisel
  5. Seda kasutatakse suhtlusvõrgustike analüüsis
  6. Seda kasutatakse turu segmenteerimisel
  7. Seda kasutatakse soovitusmootorites

Klasterdamisalgoritm on revolutsiooniline lähenemisviis masinõppele. Seda saab kasutada juhendatud masinõppe algoritmi täpsuse suurendamiseks. Neid rühmitatud andmeüksusi saame kasutada erinevates masinõppe algoritmides, et saada suure täpsusega järelevalves tulemusi. On täpne, et IT-d saab kasutada mitmetes masinõppeülesannetes.

Järeldus

Nii saame ülaltoodud artiklis teada, mis on klasterdamine, selle tüüp ja kasutamine tarkvaraarenduses. Seega on sellel arvukalt rakendusi erinevates valdkondades, näiteks kaardistamine, kliendiaruanded jne. Klastrite abil saame masinõppe lähenemise täpsust hõlpsalt parandada. Seega võin tulevikuaspekte arvesse võttes öelda, et klasterdamisalgoritmi kasutatakse tarkvaraarenduse valdkonnas peaaegu igas tehnoloogias. Nii et kõik, kes on huvitatud oma masinaõppe karjäärist, peavad nad klasterdamisalgoritmist põhjalikult teadma, kuna see on otseselt seotud masinõppe ja andmeteadusega. Peale selle on hea, kui igas tehnoloogias on vajalik tehnika, nii et see võib alati hea lähenemise tagastada.

Soovitatavad artiklid

See on olnud klastrite algoritmi juhend. Siin oleme arutanud selle tüüpe, metoodikat ja rakendusi. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -

  1. Neuraalvõrgu algoritmid
  2. Andmete kaevandamise algoritmid
  3. Mis on klastrimine andmete kaevandamisel?
  4. Mis on AWS Lambda?
  5. Hierarhiline rühmitus | Aglomeratiivne ja lõhestav klasterdamine

Kategooria:

Suured andmed