Увод у кластерирање у машинском учењу
Прво ћемо разумети машинско учење. Видимо како подаци брзо расту око нас. Подаци долазе у различитим облицима као што су видео, аудио, слике итд. Кластерирање у Машинском учењу користи ове податке да би одговорило на питање. На пример (откривање кожне болести), лекар ће користити машинско учење да би разумео траг на кожи и предвидио о којој се болести ради. Кластерирање није ништа друго него груписање необиљежених скупова података. Узмимо пример вашег филма (који желите да гледате). Можда ћете волети романтичне филмове, али ваша сестра воли комедиографске филмове. Можда ће вам се свидети болливоодски романтични филмови или холивудски романтични филмови. Али ваша сестра воли филмове из комедије Телегу, овде можете да видите и ваша сестра има другачији избор филмова. Обоје сте открили информације о дубини о филмовима. Овде смо груписали необележени скуп података (филмове) за гледање филма.
Како кластерирање функционише у машинском учењу?
У кластерирању групишемо необиљежени скуп података који је познат и као неконтролисано учење. Када први пут групирамо необележене податке, морамо пронаћи сличну групу. Када стварамо групу, морамо да разумемо карактеристике скупова података, тј. Сличне ствари. Ако створимо групу по једној или две карактеристике, лако је измерити сличност.
- Пример бр. 1: Филмови режисера. Након што је кластерирање завршено, сваком кластеру се додељује број кластера који је познат као ЦлустерИД. Систем машинског учења попут ИоуТубеа користи цлустерИД да би најлакше представљао сложене податке.
- Пример # 2: ИоуТубе користи нашу историју претраге или историју гледања и предлаже видео снимке који би нам се могли свидети. Садржај података за Фацебоок садржи људе које пратимо, странице које пратимо, коментаре које уносимо, фотографије или видеозаписи које волимо, слике или фотографије на које означавамо. Групирање Фацебоок видео или фотографије замијениће скуп функција једним цлустерИД-ом због компримирања података.
Топ 4 методе кластерирања у машинском учењу
Испод су методе кластерирања у машинском учењу:
1. Хијерархијски
Кластерирање имена дефинише начин рада, ова метода формира кластер на хијерархијски начин. Нови кластер је формиран помоћу претходно формиране структуре. Морамо разумети разлике између подељеног и агломеративног приступа. Агломеративе су приступ одоздо према горе, започињу појединачним тачкама у кластеру и комбинују неке произвољне. Дељење започиње једним кластером, све тачке у кластеру и деле га на више кластера.
2. На основу густине
У овом се методу густа регија сматра скупином који има неке сличности. Разликује се од доње густе регије простора објекта. ДБСЦАН је познат као просторно групирање апликација заснованих на густоћи. За оријентацију објекта података ДБСЦАН тражи неки епсилон који постављамо неки епсилон радијуса и минималан број бодова. Ако у радијусу надмашимо неки минимални број тачака, тада рангирамо густину велике густине. Дакле, на овај начин можемо размотрити податке са регионом високе густине. ДБСЦАН се разликује од центроидне методе кластерирања јер то није строг приступ. Тачке буке су тачке у областима ниске густине које су остављене необележене или означене као остаци. То је разлог због којег не захтијевамо одређени К. Можемо одредити минималне бодове за регион високе густине и радијус који желимо да регион буде или кластери.
3. Партиционирање
Кад имамо скуп података од Н броја објеката. Ова метода конструише "К" као подјелу података. Ова партиција је кластер тј. Конструкција К, партиција (К <= Н).
Услови које треба испунити:
- Свака група или скуп података мора садржавати најмање један објект.
- Сваки објект треба да припада само једној групи.
Један од примера партиционирања је групирање с К-средствима.
4. Грид-басед
Простор објекта, коначни број ћелија формира мрежу решетка. Ова метода омогућава брзу обраду кластера. То је независно од простора објекта.
Примене кластерирања у машинском учењу
Испод су апликације кластерирања у машинском учењу:
1. Медицински
Лекар може да користи алгоритам групирања да открије откривање болести. Узмимо пример болести штитне жлезде. Подаци о болести штитне жлијезде могу се идентифицирати кориштењем алгоритма групирања када примјенимо неконтролирано учење на скупу података који садржи податке о штитњачи и не-штитњачи. Кластерирање ће идентификовати узрок болести и дати ће успешну претрагу резултата.
2. Друштвена мрежа 
Ми смо генерација интернетске ере, можемо упознати било коју особу или се преко Интернета упознати са било којим појединачним идентитетом. Веб локације на друштвеним мрежама користе кластерирање за разумевање садржаја, лица или локације корисника. Када се неконтролисано учење користи у друштвеном, корисно је за превод језика. На пример, Инстаграм и Фацебоок пружају функцију превођења језика.
3. Маркетинг
Можемо видети или опазити да различита технологија расте поред нас и људи привлаче да користе те технологије као што су облак, дигитални маркетинг. Да би привукли већи број купаца свака компанија развија могућности и технологију једноставне за употребу. Да бисмо разумели купца, можемо користити кластерирање. Кластерирање ће помоћи компанији да разуме кориснички сегмент и затим категоризује сваког купца. На овај начин можемо разумети купца и пронаћи сличности између купаца и груписати их.
4. Банкарство
Приметили смо да се превара новца дешава око нас и компанија упозорава купце на то. Уз помоћ кластера, осигуравајуће компаније могу да пронађу превару, признају купце о томе и разумеју полисе које доноси клијент.
5. Гоогле
Гоогле је један од претраживача који људи користе. Узмимо пример када тражимо неке информације попут продавница кућних љубимаца у том подручју, Гоогле ће нам пружити различите опције. Ово је резултат удруживања, удруживања сличних резултата који су вам пружени.
Закључак
Научили смо о групирању и машинском учењу. Начин групирања дјелује у стројном учењу. Информације о учењу без надзора. Употреба учења у реалном времену без надзора. Методе групирања и како свака метода делује у машинском учењу.
Препоручени чланак
Ово је водич за кластерирање у машинском учењу. Овде смо расправљали о четири најбоље методе кластера у машинском учењу заједно са апликацијама. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -- Оквири машинског учења Топ 10
- К- значи алгоритам кластерирања са предностима
- Увод у технике машинског учења
- Модели машинског учења | Топ 5 типова
- Машинско учење Ц ++ библиотеке