Увод у алгоритме кластерирања
За почетак о теми морамо знати шта је групирање. Кластерирање је процес у којем морамо идентифицирати сличну или идентичну групу података у скупу података, а примјена функционалности у овом скупу података према нашем очекиваном излазу позната је као алгоритам кластерирања. То је најпопуларнија техника у данашње време у пољу науке о подацима. Дакле, у овом ћемо чланку проћи кроз алгоритам кластерирања, различите врсте алгоритама кластерирања, његову употребу и предности и недостатке.
У основи, алгоритам кластера каже да идентификује идентичне ентитете података у групи с више скупова података и распоређује их у кластеру ради примјене сличне функционалности. Другим речима, можемо рећи да алгоритам кластера дели популацију више сличних ентитета података у групи с више скупова података у сличној особини.
Врсте алгоритма кластерирања
У основи, алгоритам кластерирања је подељен у две подгрупе које су:
1. Тврдо кластерирање: У тврдом кластерирању, група сличних ентитета података потпуно припада истој особини или групи. Ако ентитети података до одређеног стања нису слични, ентитет података у потпуности се уклања из скупа кластера.
2. Меко кластерирање: У меком кластерирању, опуштање се даје сваком субјекту података који пронађе сличан ентитет података са сличним поклопцем и формира кластер. У оваквој врсти кластерирања, јединствен податковни ентитет се може наћи у више кластера постављених у складу са њиховим претпоставкама.
Шта је методологија кластерирања?
Свака методологија кластерирања слиједи скуп правила која одређују њихов скуп сличности између података. Данас на тржишту постоје стотине методологија кластерирања. Дакле, узмимо у обзир неке од њих који су данас веома популарни:
1. Модели повезивања
Јасније од наслова, у овом механизму алгоритам проналази најближи сличан ентитет података у групи постављених ентитета података на основу појма да су тачке података ближе простору података. Дакле, ентитет података ближи сличном ентитету података показиват ће више сличности од ентитета података који лежи веома далеко. Овај механизам такође има два приступа.
У првом приступу алгоритам започиње дељење скупа података који се налазе у посебном кластеру и затим их распоређује према критеријима растојања.
У другом приступу, алгоритам подсустави све субјекте података у одређени кластер и затим их обједињује у складу са критеријумима удаљености, јер је функција удаљености субјективни избор на основу корисничких критеријума.
2. Центроид модели
У овом типу итеративног алгоритма прво се узима у обзир одређена центроидна тачка, а затим је сличан ентитет података у складу са њиховом близином у односу на ову центроидну тачку постављен у кластер. Најпопуларнији К-Меанс алгоритам кластерирања није био успешан у овој врсти алгоритма групирања. Још једна напомена је да ниједан кластер није унапред дефинисан у центроидним моделима, тако да имамо анализу скупа излазних података.
3. Модели дистрибуције
У овој врсти алгоритама, метода открива колико је могуће да сваки субјект података у кластеру припада истој или истој дистрибуцији попут Гауссове или нормалне. Један недостатак ове врсте алгоритама је тај што у овој врсти кластерирања субјект скупа података мора да пати од прекомерног уклапања.
4. Модели густине
Кориштењем овог алгоритма, скуп података се изолира у односу на подручја различитих густоћа података у простору података и тада се ентитету података додјељује одређени кластер.
5. К значи кластерирање
Ова врста кластерирања користи се за проналажење локалног максимума након сваке итерације у скупу вишеструких цјелина података. Овај механизам укључује 5 корака наведених у наставку:
- Прво морамо у овом алгоритму дефинисати жељени број кластера који желимо.
- Свака тачка података додељена је кластеру насумично.
- Тада морамо израчунати центроидне моделе у њему.
- Након тога, релативни ентитет података се додељује својим најближим или најближим кластерима.
- Поново средите центроид кластера.
- Понављајте претходно два корака док не добијемо жељени излаз.
6. Хијерархијско кластерирање
Ова врста алгоритма је слична алгоритму за кластерирање к-средстава, али између њих постоји минутна разлика која:
- К- значи линеарно, док је хијерархијско групирање квадратно.
- Резултати се могу поновити у хијерархијском кластерисању мало вероватно к-значи, што даје више резултата када се алгоритам зове више пута.
- Хијерархијско групирање ради за сваки облик.
- Можете прекинути хијерархијско групирање кад год добијете жељени резултат.
Примене алгоритма кластерирања
Сада је време да се сазна о апликацијама алгоритма групирања. У њему је уграђена веома обилна карактеристика. Алгоритам кластерирања се користи у разним доменима који су
- Користи се у детекцији аномалије
- Користи се у сегментацији слике
- Користи се у медицинском снимању
- Користи се у групирању резултата претраживања
- Користи се у анализи друштвених мрежа
- Користи се у сегментацији тржишта
- Користи се у моторима са препоруком
Алгоритам кластера је револуционаран приступ машинском учењу. Може се користити за надоградњу тачности алгоритма машинског учења надгледаног. Ми можемо користити ове кластерисане податке у разним алгоритмима машинског учења да бисмо добили резултате под надзором високе тачности. Тачно је да се ИТ може користити у више задатака машинског учења.
Закључак
Тако ћемо у горњем чланку упознати са оним што је кластерирање, врста и употреба у развоју софтвера. Дакле, има велики број апликација у различитим доменима као што су мапирање, извештаји о купцима итд. Коришћењем кластера лако можемо повећати тачност приступа машинском учењу. Дакле, узимајући у обзир будуће аспекте, могу рећи да се алгоритам кластерирања користи готово у свакој технологији у пољу развоја софтвера. Тако да сви који су заинтересовани да наставе каријеру у машинском учењу морају дубоко знати алгоритам кластерирања јер је то директно повезано са машинским учењем и науком о подацима. Поред тога, добро је имати технику која је потребна у свакој технологији, тако да се увек може вратити добар приступ.
Препоручени чланци
Ово је водич за алгоритам кластера. Овде смо размотрили његове типове, методологију и њене примене. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -
- Алгоритми неуронске мреже
- Алгоритми за рударјење података
- Шта је кластерирање у Рударству података?
- Шта је АВС Ламбда?
- Хијерархијско кластерирање | Агломеративно и подељено кластерирање