Inleiding tot clusteringalgoritmen
Om te beginnen met het onderwerp moeten we weten wat clustering is. Clustering is een proces waarbij we de vergelijkbare of identieke groep gegevens in een gegevensset moeten identificeren en het toepassen van functionaliteit in deze gegevensset op basis van onze verwachte output staat bekend als het cluster-algoritme. Het is tegenwoordig de meest populaire techniek op het gebied van data science. Dus in dit artikel gaan we door wat clusteringalgoritme is, verschillende soorten clusteringalgoritmen, het gebruik van de toepassing en de voor- en nadelen.
In feite zegt het cluster-algoritme dat identieke gegevensentiteiten in een groep van meerdere gegevenssets worden geïdentificeerd en in een cluster worden gerangschikt om vergelijkbare functionaliteit toe te passen. Met andere woorden, we kunnen zeggen dat het clusteringalgoritme de populatie van meerdere vergelijkbare data-entiteiten in een groep van meerdere datasets in een vergelijkbare eigenschap verdeelt.
Soorten clusteringalgoritme
Kortom, het cluster-algoritme is onderverdeeld in twee subgroepen die zijn:
1. Harde clustering: bij harde clustering behoort een groep vergelijkbare gegevensentiteiten volledig tot een vergelijkbare eigenschap of cluster. Als de gegevensentiteiten niet overeenkomen met een bepaalde voorwaarde, wordt de gegevensentiteit volledig verwijderd uit de clusterset.
2. Soft Clustering: Bij soft clustering wordt ontspanning gegeven aan elke data-entiteit die een vergelijkbare data-entiteit vindt om een cluster te vormen. In dit soort clustering kan een unieke data-entiteit worden gevonden in meerdere clusters die zijn ingesteld volgens hun like-hood.
Wat is clustermethode?
Elke clustermethode volgt een reeks regels die hun reeks overeenkomsten tussen gegevensentiteiten definiëren. Er zijn tegenwoordig honderden clustermethoden op de markt. Dus laten we er wat van in overweging nemen, dat tegenwoordig erg populair is:
1. Connectiviteitsmodellen
Zoals duidelijker door zijn titel, vindt in dit mechanisme algoritme de dichtstbijzijnde vergelijkbare data-entiteit in de groep van ingestelde data-entiteiten op basis van het idee dat de datapunten dichter in de dataruimte liggen. Dus de data-entiteit dichter bij de vergelijkbare data-entiteit zal meer gelijkenis vertonen dan data-entiteit die heel ver weg ligt. Dit mechanisme heeft ook twee benaderingen.
In de eerste benadering begint het algoritme een set gegevensentiteiten in een afzonderlijk cluster te verdelen en vervolgens te rangschikken volgens de afstandscriteria.
In een andere benadering subset het algoritme alle gegevensentiteiten in een bepaald cluster en aggregeer ze vervolgens volgens de afstandscriteria, aangezien de afstandsfunctie een subjectieve keuze is op basis van gebruikerscriteria.
2. Centroid-modellen
In dit type iteratief algoritme wordt eerst een bepaald zwaartepunt in overweging genomen, waarna de vergelijkbare gegevensentiteit op basis van hun nabijheid ten opzichte van dit zwaartepunt in een cluster wordt geplaatst. Het meest populaire K-Means Clustering-algoritme was niet succesvol in dit type clustering-algoritme. Nog een opmerking is dat er geen clusters zijn voorgedefinieerd in centroid-modellen, dus we hebben een analyse van de uitvoergegevensset.
3. Distributiemodellen
In dit type algoritme vindt de methode dat het mogelijk is dat elke gegevensentiteit in een cluster tot dezelfde of dezelfde distributie behoort als Gauss of normaal. Een nadeel van dit type algoritme is dat bij dit type clustering de datasetentiteit moet lijden aan overfitting.
4. Dichtheidsmodellen
Met behulp van dit algoritme wordt de gegevensset geïsoleerd met betrekking tot verschillende dichtheidsgebieden van gegevens in de gegevensruimte en wordt de gegevensentiteit toegewezen aan specifieke clusters.
5. K betekent clustering
Dit type clustering wordt gebruikt om na elke iteratie een lokaal maximum te vinden in de set met meerdere gegevensentiteiten. Dit mechanisme omvat 5 stappen die hieronder worden vermeld:
- Eerst moeten we het gewenste nummer van de cluster definiëren die we in dit algoritme willen.
- Elk gegevenspunt wordt willekeurig toegewezen aan een cluster.
- Dan moeten we centroid-modellen erin berekenen.
- Hierna wordt de relatieve data-entiteit opnieuw toegewezen aan de dichtstbijzijnde of dichtstbijzijnde clusters.
- Herschik cluster centroid.
- Herhaal eerder twee stappen totdat we de gewenste uitvoer hebben.
6. Hiërarchische clustering
Dit type algoritme is vergelijkbaar met het k-middel clustering-algoritme, maar er is een klein verschil tussen deze:
- K- betekent lineair, terwijl hiërarchische clustering kwadratisch is.
- Resultaten zijn reproduceerbaar in hiërarchische clustering, onwaarschijnlijk voor k-middelen, die meerdere resultaten geeft wanneer een algoritme meerdere keren wordt aangeroepen.
- Hiërarchische clustering werkt voor elke vorm.
- U kunt de hiërarchische clustering op elk moment onderbreken wanneer u het gewenste resultaat krijgt.
Toepassingen van clusteringalgoritme
Nu is het tijd om kennis te maken met de toepassingen van het cluster-algoritme. Het heeft een zeer uitgebreide functie erin verwerkt. Een clusteringalgoritme wordt op een ander domein gebruikt
- Het wordt gebruikt bij het detecteren van afwijkingen
- Het wordt gebruikt in beeldsegmentatie
- Het wordt gebruikt in medische beeldvorming
- Het wordt gebruikt in Zoekresultaten groeperen
- Het wordt gebruikt in sociale netwerkanalyse
- Het wordt gebruikt in marktsegmentatie
- Het wordt gebruikt in Aanbevelingsengines
Een cluster-algoritme is een revolutionaire benadering van machine learning. Het kan worden gebruikt om de nauwkeurigheid van het bewaakte machine learning-algoritme te verbeteren. We kunnen deze geclusterde data-entiteiten gebruiken in verschillende algoritmen voor machine learning om bewaakte resultaten met hoge nauwkeurigheid te verkrijgen. Het is juist dat IT kan worden gebruikt in meerdere machine learning-taken.
Conclusie
Dus in het bovenstaande artikel leren we weten wat clustering is, het type en het gebruik ervan bij softwareontwikkeling. Het heeft dus een groot aantal toepassingen in verschillende domeinen, zoals kaarten, klantrapporten, enz. Met behulp van clustering kunnen we de nauwkeurigheid van de machine learning-benadering eenvoudig vergroten. Dus rekening houdend met toekomstige aspecten, kan ik zeggen dat het clusteringalgoritme bijna in elke technologie op het gebied van softwareontwikkeling wordt gebruikt. Dus iedereen die geïnteresseerd is in het nastreven van zijn carrière in machine learning, moet diep weten over het clustering-algoritme, omdat het direct verband houdt met machine learning en data science. Afgezien daarvan is het goed om de benodigde techniek in elke technologie te hebben, dus het kan altijd een goede aanpak opleveren.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor het clusteringalgoritme. Hier hebben we de typen, methodologie en toepassingen besproken. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Neurale netwerkalgoritmen
- Datamining-algoritmen
- Wat is clustering in datamining?
- Wat is AWS Lambda?
- Hiërarchische clustering | Agglomerative & Divisive Clustering