Sissejuhatus klastrisse masinõppes
Kõigepealt mõistame masinõpet. Näeme, et andmed kasvavad meie ümber kiiresti. Andmeid on erineval kujul, näiteks video, heli, pildid jne. Klassifitseerimine masinõppes kasutab neid andmeid küsimusele vastamiseks. Näiteks (nahahaiguse tuvastamine) kasutab arst masinõpet, et mõista naha märgistust ja ennustada, mis tüüpi haigus see on. Rühmitamine pole midagi muud kui siltideta andmekogumite rühmitamine. Võtame näite teie filmist (soovite vaadata). Teile võivad meeldida romantilised filmid, aga teie õele meeldivad komöödiafilmid. Võite meeldida Bollywoodi romantilistest filmidest või Hollywoodi romantilistest filmidest. Kuid teie õele meeldivad Telegu komöödiafilmid, siin saate teid näha ja teie õel on filmide valik erinev. Mõlemad olete avastanud põhjaliku teabe filmide kohta. Siin oleme filmi vaatamiseks grupeerinud sildistamata andmekogu (filmid).
Kuidas klasterdamine masinõppes töötab?
Klastrites grupeerime sildistamata andmekogumi, mida tuntakse kui juhendamata õppimist. Märgistamata andmete esmakordsel rühmitamisel peame leidma sarnase rühma. Rühma loomisel peame mõistma andmekogumite funktsioone, st sarnaseid asju. Kui loome rühma ühe või kahe tunnuse järgi, on sarnasust lihtne mõõta.
- Näide nr 1: režissööri filmid. Kui rühmitamine on tehtud, antakse igale klastrile klastri number, mida tuntakse ClusterID-na. Masinõppe süsteem, nagu YouTube, kasutab klasterID-d keerukate andmete hõlpsamaks esitamiseks.
- Näide 2: YouTube kasutab meie otsinguajalugu või vaatas ajalugu ja soovitab videoid, mis võiksime meile meeldida. Facebooki funktsioonide andmestik sisaldab inimesi, keda jälgime, lehti, mida jälgime, kommentaare, mille sisestame, fotosid või videoid, mis meile meeldivad, pilte või fotosid, millel oleme märgitud. Facebooki video või foto koondamine asendab andmete pakkimise tõttu funktsioonide komplekti ühe klastri ID-ga.
4 parimat klastrimismeetodit masinõppes
Allpool on klastrimismeetodid masinõppes:
1. Hierarhiline
Nimi klastrimine määratleb töötamise viisi, see meetod moodustab klastri hierarhiliselt. Uus klaster moodustatakse eelnevalt moodustatud struktuuri kasutades. Peame mõistma erinevusi jagatava ja aglomeratiivse lähenemisviisi vahel. Aglomeratiivne on alt-üles lähenemisviis, see algab klastri üksikute punktidega ja ühendab mõnda meelevaldset. Jagamine algab ühest klastrist, kõik punktid klastris jagunevad mitmeks klastriks.
2. Tiheduspõhine
Selle meetodi puhul peetakse tihedat piirkonda klastriks, kellel on teatud sarnasusi. See erineb objektiruumi madalama tiheda piirkonnaga. DBSCAN on tuntud kui mürarakenduste tiheduspõhine ruumiline rühmitus. Andmeobjektide orienteerimiseks otsib DBSCAN mõnda epsiloni, me seadsime mõne raadiuse epsiloni ja minimaalse punktide arvu. Kui raadiuses ületame mõne minimaalse punktide arvu, reastame klastri suure tiheduse. Niisiis saame sel viisil kaaluda andmeid suure tihedusega piirkonnaga. DBSCAN erineb rühmitamismeetodist, kuna see pole range lähenemisviis. Mürapunktid on madala tihedusega piirkondade punktid, mis on jäetud märgistamata või märgistatud kui kõrvalnähud. Sellepärast ei vaja me konkreetset K. Me võime täpsustada miinimumpunktid suure tihedusega piirkonna ja raadiuse jaoks, mida me piirkonna jaoks tahame või klastrite olemasolu.
3. Osadeks jaotamine
Kui meil on andmekogu N arvu objekte. See meetod konstrueerib „K” andmete partitsioonina. See partitsioon on klaster, st konstruktsioon K, partitsioon (K <= N).
Täitatavad nõuded:
- Iga rühm või andmekogum peab sisaldama vähemalt ühte objekti.
- Iga objekt peaks kuuluma ainult ühte rühma.
Üks osadeks jaotamise näidetest on K-vahendite rühmitamine.
4. Võrgupõhine
Objektiruum, piiratud arv rakke moodustab ruudustiku struktuuri. See meetod tagab klastrite kiire töötlemise. Need ei sõltu objekti ruumist.
Klasterdamise rakendused masinõppes
Allpool on klasterdamise rakendused masinõppes:
1. Meditsiiniline
Arst saab haiguse tuvastamiseks kasutada klasterdamisalgoritmi. Võtame näiteks kilpnäärmehaiguse. Kilpnäärmehaiguste andmestikku saab tuvastada rühmitusalgoritmi abil, kui rakendame juhendamata õppimist andmekogumil, mis sisaldab kilpnäärme ja mitte-kilpnäärme andmestikku. Rühmitamine tuvastab haiguse põhjuse ja annab tulemuste otsimise eduka.
2. Suhtlusvõrgustik 
Oleme Interneti-ajastu põlvkond, võime kohtuda iga inimesega või tutvuda Interneti kaudu iga isikliku identiteediga. Suhtlusvõrgustiku saidid kasutavad klastrite sisu mõistmiseks, inimeste nägu või kasutaja asukohta. Kui sotsiaalselt kasutatakse juhendamata õpet, on see keele tõlkimisel kasulik. Näiteks Instagram ja Facebook pakuvad keele tõlke funktsiooni.
3. Turundus
Näeme või märkame, et meie kõrval kasvab erinev tehnoloogia ja inimesed meelitavad neid tehnoloogiaid kasutama nagu pilv ja digitaalne turundus. Suurema arvu klientide meelitamiseks töötab iga ettevõte välja hõlpsasti kasutatavaid funktsioone ja tehnoloogiat. Kliendi mõistmiseks saame kasutada klastrit. Klastrite koostamine aitab ettevõttel kasutajasegmentist aru saada ja seejärel iga klienti kategoriseerida. Nii saame klienti mõista ja leida sarnasusi klientide vahel ning neid grupeerida.
4. Pangandus
Oleme täheldanud, et meie ümber toimub rahapettusi ja ettevõte hoiatab kliente selle eest. Klastrite abil saavad kindlustusseltsid pettusi leida, kliente selle kohta teadvustada ja mõista kliendi toodud poliitikat.
5. Google
Google on üks otsimootoritest, mida inimesed kasutavad. Võtame näite, kui otsime mingit teavet, näiteks piirkonna lemmikloomapood, pakub Google meile erinevaid võimalusi. See on teile pakutavate sarnaste tulemuste grupeerimise, klastrimise tulemus.
Järeldus
Oleme õppinud klastrimist ja masinõpet. Klastrimise viis toimib masinõppes. Teave juhendamata õppe kohta. Juhendamata õppe reaalajas kasutamine. Klastrimismeetodid ja kuidas iga meetod masinõppes töötab.
Soovitatav artikkel
See on juhend klastrite loomiseks masinõppes. Siin käsitleme masinõppes 4 peamist klastrimismeetodit koos rakendustega. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -- Masinõppe raamistikud 10 parimat
- K- tähendab eelistega klasterdamisalgoritmi
- Sissejuhatus masinõppe tehnikatesse
- Masinõppe mudelid | 5 parimat tüüpi
- Masinõppe C ++ raamatukogu