Inleiding tot clustering in machine learning
We zullen machine learning eerst begrijpen. We kunnen gegevens om ons heen snel zien groeien. Gegevens zijn er in verschillende vormen, zoals video, audio, afbeeldingen, enz. Clustering in Machine learning gebruikt deze gegevens om de vraag te beantwoorden. Bijvoorbeeld (het detecteren van huidziekte), zal de arts machine learning gebruiken om het teken op de huid te begrijpen en zal voorspellen wat voor soort ziekte het is. Clustering is niets anders dan het groeperen van niet-gelabelde gegevenssets. Laten we een voorbeeld nemen van uw film (die u wilt bekijken). Je houdt misschien van romantische films, maar je zus houdt van comedy-films. Misschien vind je Bollywood romantische films of Hollywood romantische films leuk. Maar je zus houdt van Telegu-comediefilms, hier kun je je zien en je zus heeft een andere keuze aan films. Jullie hebben allebei diepte-informatie over films ontdekt. Hier hebben we ongelabelde gegevensset (films) gegroepeerd om de film te bekijken.
Hoe werkt clustering bij machinaal leren?
In clustering groeperen we niet-gelabelde datasets die bekend staan als niet-gecontroleerd leren. Wanneer we ongelabelde gegevens voor het eerst groeperen, moeten we een vergelijkbare groep vinden. Wanneer we een groep maken, moeten we de kenmerken van gegevenssets, dat wil zeggen vergelijkbare dingen, begrijpen. Als we een groep maken op basis van een of twee functies, is het eenvoudig om de overeenkomst te meten.
- Voorbeeld # 1: films van de regisseur. Nadat de clustering is voltooid, krijgt elk cluster een clusternummer dat bekend staat als ClusterID. Machine learning-systeem zoals YouTube gebruikt clusterID om complexe gegevens het gemakkelijkst weer te geven.
- Voorbeeld # 2: YouTube gebruikt onze zoekgeschiedenis of bekeken geschiedenis en suggereert video's die we misschien leuk vinden. Functiegegevensset voor Facebook bevat mensen die we volgen, pagina's die we volgen, reacties die we invoeren, foto's of video's die we leuk vinden, foto's of foto's die we taggen. Clustering van Facebook-video of -foto vervangt een set functies door één clusterID vanwege het comprimeren van gegevens.
Top 4 methoden voor clustering in machine learning
Hieronder staan de methoden van Clustering in Machine Learning:
1. Hiërarchisch
De naamclustering definieert een manier van werken, deze methode vormt een cluster op een hiërarchische manier. Het nieuwe cluster wordt gevormd met behulp van een eerder gevormde structuur. We moeten de verschillen begrijpen tussen de Divisive-benadering versus Agglomerative-benadering. Agglomerative is een bottom-up benadering, het begint met individuele punten in een cluster en combineert een aantal willekeurige. Divisive begint met een enkele cluster, alle punten in een cluster en verdeelt deze in meerdere clusters.
2. Op dichtheid gebaseerd
In deze methode wordt een dicht gebied beschouwd als een cluster met enkele overeenkomsten. Het verschilt van het lagere dichte gebied van de objectruimte. DBSCAN staat bekend als de op dichtheid gebaseerde ruimtelijke clustering van toepassingen met ruis. Voor de oriëntatie van gegevensobjecten zoekt DBSCAN naar wat epsilon, we stellen een aantal radius epsilon en het minimum aantal punten in. Als we binnen een straal een minimum aantal punten overtreffen, rangschikken we een cluster met een hoge dichtheid. Op deze manier kunnen we dus gegevens overwegen met een regio met een hoge dichtheid. DBSCAN verschilt van de centroïde methode van clustering omdat het geen strikte aanpak is. Ruispunten zijn punten in gebieden met een lage dichtheid die niet worden geëtiketteerd of gemarkeerd als uitbijters. Dat is de reden waarom we geen specifieke K nodig hebben. We kunnen minimumpunten opgeven voor een gebied met een hoge dichtheid en de straal die we willen voor een gebied of clusters.
3. Partitioneren
Wanneer we een gegevensset hebben van N aantal objecten. Deze methode construeert "K" als de partitie van gegevens. Deze partitie is de cluster dwz construct K, partitie (K <= N).
Vereisten waaraan moet worden voldaan:
- Elke groep of gegevensset moet ten minste één object bevatten.
- Elk object hoort maar bij één groep te horen.
Een van de voorbeelden van partitionering is K-clustering.
4. Op raster gebaseerd
Objectruimte, een eindig aantal cellen vormt een rasterstructuur. Deze methode biedt snelle clusterverwerking. Deze zijn onafhankelijk van objectruimte.
Toepassingen van clustering in machine learning
Hieronder staan de toepassingen van Clustering in Machine Learning:
1. Medisch
De arts kan een clusteralgoritme gebruiken om de detectie van ziekte te vinden. Laten we een voorbeeld nemen van schildklieraandoeningen. Schildkliergegevensverzameling kan worden geïdentificeerd met behulp van clusteringalgoritme wanneer we onbewaakt leren toepassen op een gegevensverzameling die gegevensverzameling over schildklier en niet-schildklier bevat. Clustering identificeert de oorzaak van de ziekte en geeft een succesvolle zoekactie naar resultaten.
2. Sociaal netwerk 
Wij zijn de generatie van het internettijdperk, we kunnen elke persoon ontmoeten of kennis maken met elke individuele identiteit via internet. Sites voor sociale netwerken gebruiken clustering voor het begrijpen van inhoud, het gezicht van mensen of de locatie van de gebruiker. Wanneer leren zonder toezicht in sociaal gebruik wordt gebruikt, is dit nuttig voor de vertaling van taal. Instagram en Facebook bieden bijvoorbeeld de functie van vertaling van taal.
3. Marketing
We kunnen zien of waarnemen dat er naast ons andere technologie groeit en dat mensen zich aangetrokken voelen tot het gebruik van die technologieën zoals cloud, digitale marketing. Om een groter aantal klanten aan te trekken, ontwikkelt elk bedrijf eenvoudig te gebruiken functies en technologie. Om de klant te begrijpen, kunnen we clustering gebruiken. Clustering helpt het bedrijf het gebruikerssegment te begrijpen en vervolgens elke klant te categoriseren. Op deze manier kunnen we de klant begrijpen en overeenkomsten vinden tussen klanten en deze groeperen.
4. Bankieren
We hebben geconstateerd dat geldfraude om ons heen gebeurt en het bedrijf waarschuwt klanten ervoor. Met behulp van clustering kunnen verzekeringsmaatschappijen fraude vinden, klanten erkennen en de door de klant ingevoerde polissen begrijpen.
5. Google
Google is een van de zoekmachines die mensen gebruiken. Laten we een voorbeeld nemen wanneer we naar wat informatie zoeken, zoals een dierenwinkel in de omgeving, Google biedt ons verschillende opties. Dit is het resultaat van clustering, clustering van vergelijkbaar resultaat dat aan u wordt verstrekt.
Conclusie
We hebben geleerd over clustering en machine learning. Manier van clusteren werkt bij machine learning. Informatie over niet-gecontroleerd leren. Real-time gebruik van leren zonder toezicht. Methoden van clustering en hoe elke methode werkt in machine learning.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids voor clustering in machine learning. Hier bespreken we de top 4 methoden voor clustering in machine learning, samen met toepassingen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -- Machine Learning Frameworks Top 10
- K- betekent clusteringalgoritme met voordelen
- Inleiding tot technieken voor machinaal leren
- Machine Learning Modellen | Top 5 soorten
- Machine Learning C ++ bibliotheek