10 Типов алгоритмов кластеризации в машинном обучении

10 Видов алгоритмов кластеризации в машинном обучении

Введение

Когда-нибудь задавались вопросом, как можно выявить скрытые закономерности и проникнуть в огромные объемы данных? Ответ кроется в кластеризации – мощной технике машинного обучения и анализа данных. Алгоритмы кластеризации позволяют группировать точки данных на основе их сходства, помогая в задачах от сегментации клиентов до анализа изображений.

В этой статье мы рассмотрим десять различных типов алгоритмов кластеризации в машинном обучении, чтобы выяснить, как они работают и где они находят свое применение.

Что такое кластеризация?

Представьте, что у вас есть разнообразная коллекция точек данных, таких как истории покупок клиентов, измерения видов или пиксели изображений. Кластеризация позволяет организовать эти точки в подмножества, в которых элементы в каждом подмножестве более схожи друг с другом, чем с элементами из других подмножеств. Эти кластеры определяются общими характеристиками, атрибутами или связями, которые могут быть неочевидными сразу.

Кластеризация имеет значительное значение в различных приложениях, от сегментации рынка и рекомендаций до обнаружения аномалий и сегментации изображений. Распознавая естественные группировки в данных, бизнесы могут нацелиться на конкретные сегменты клиентов, исследователи могут категоризировать виды, а системы компьютерного зрения могут разделять объекты на изображениях. Следовательно, понимание разнообразных техник и алгоритмов, используемых в кластеризации, является важным для получения ценных инсайтов из сложных наборов данных.

Теперь давайте познакомимся с десятью различными типами алгоритмов кластеризации.

A. Кластеризация на основе центроидов

Кластеризация на основе центроидов – это категория алгоритмов кластеризации, в которых ключевую роль играют центроиды, или представительные точки, для выделения кластеров в наборах данных. Эти алгоритмы стремятся минимизировать расстояние между точками данных и центроидами их кластеров. В этой категории выделяются два важных алгоритма кластеризации: K-средних и K-моды.

1. Кластеризация K-средних

K-средних – широко используемая методика кластеризации, которая разбивает данные на k кластеров, где k предварительно определено пользователем. Она повторно назначает точки данных ближайшим кластерным центроидам и пересчитывает центроиды до сходимости. K-средних эффективен и эффективен для данных с числовыми атрибутами.

2. Кластеризация K-модов (вариант кластеризации категориальных данных)

K-модов – это адаптация метода K-средних для категориальных данных. Вместо использования центроидов он использует моды, представляющие наиболее часто встречающиеся категориальные значения в каждом кластере. K-моды неоценимы для данных с нечисловыми атрибутами, предоставляя эффективный способ кластеризации категориальных данных.

Алгоритм кластеризации Основные особенности Подходящие типы данных Основные области применения
Кластеризация K-средних На основе центроидов, числовые атрибуты, масштабируемость Числовые (количественные) данные Сегментация клиентов, анализ изображений
Кластеризация K-модов На основе мод, категориальные данные, эффективность Категориальные (качественные) данные Анализ рыночных корзин и кластеризация текста

B. Кластеризация на основе плотности

Кластеризация на основе плотности – это категория алгоритмов кластеризации, которая определяет кластеры на основе плотности точек данных в определенной области. Эти алгоритмы могут обнаружить кластеры различных форм и размеров, что делает их подходящими для наборов данных с нерегулярными паттернами. Три заметных алгоритма кластеризации на основе плотности: DBSCAN, кластеризация по сдвигу средней и аффинитивная кластеризация.

1. DBSCAN (плотностная кластеризация пространственных приложений с шумом)

DBSCAN группирует точки данных, выявляя плотные области, отделенные более разреженными областями. Для его работы не требуется заранее указывать количество кластеров, и он устойчив к шуму. DBSCAN особенно подходит для наборов данных с различной плотностью кластеров и произвольными формами.

2. Среднее сдвиговое кластеризование

Среднее сдвиговое кластеризование определяет кластеры, определяя моду распределения данных, что делает его эффективным при поиске кластеров с неоднородными формами. Оно часто используется при сегментации изображений, отслеживании объектов и анализе особенностей.

3. Кластеризация на основе аффинности

Кластеризация на основе аффинности – это графовый алгоритм кластеризации, который определяет примеры внутри данных и находит применение в различных задачах, включая кластеризацию изображений и текста. Он не требует указания количества кластеров и может эффективно определять кластеры различных размеров и форм.

Алгоритм кластеризации Основные особенности Подходящие типы данных Основные области применения
DBSCAN Основанный на плотности, устойчивый к шуму, без заданного количества кластеров Числовые, категориальные данные Обнаружение аномалий, анализ пространственных данных
Среднее сдвиговое кластеризование Основано на моде, адаптивная форма кластера, обработка в реальном времени Числовые данные Сегментация изображений, отслеживание объектов
Кластеризация на основе аффинности Основано на графе, без заданного количества кластеров, основано на примере Числовые, категориальные данные Кластеризация изображений и текста, обнаружение сообществ

Эти алгоритмы кластеризации, основанные на плотности, особенно полезны при работе с сложными нелинейными наборами данных, где традиционные методы, основанные на центроидах, могут столкнуться с трудностями в поиске значимых кластеров.

C. Кластеризация на основе распределения

Алгоритмы кластеризации на основе распределения моделируют данные как вероятностные распределения, предполагая, что точки данных происходят от смеси подlying распределений. Эти алгоритмы особенно эффективны в определении кластеров с характеристиками статистики. Два известных метода кластеризации на основе распределения – это гауссова смесь (GMM) и алгоритм максимизации ожидания (EM).

1. Гауссова смесь моделей

Гауссова смесь моделей представляет данные в виде комбинации нескольких гауссовых распределений. Она предполагает, что точки данных генерируются из этих гауссовых компонентов. Гауссова смесь моделей может определять кластеры с различными формами и размерами и широко используется в распознавании образов, оценке плотности и сжатии данных.

2. Алгоритм максимизации ожидания (EM) для кластеризации

Алгоритм максимизации ожидания – это итерационный метод оптимизации, используемый для кластеризации. Он моделирует распределение данных как смесь вероятностных распределений, таких как гауссовы распределения. EM итеративно обновляет параметры этих распределений, стремясь найти наилучшие подходящие кластеры внутри данных.

Алгоритм кластеризации Основные особенности Подходящие типы данных Основные области применения
Гауссова смесь моделей (GMM) Моделирование вероятностного распределения, смесь гауссовых распределений Числовые данные Оценка плотности, сжатие данных, распознавание образов
Алгоритм максимизации ожидания (EM) для кластеризации Итерационная оптимизация, смесь вероятностного распределения, подходящий для данных различных типов Числовые данные Сегментация изображений, статистический анализ данных, безнадзорное обучение

Алгоритмы кластеризации на основе распределения ценны, когда необходимо работать с данными, которые можно точно описать статистическими моделями. Они особенно подходят для сценариев, в которых данные генерируются из комбинации подлежащих распределений, что делает их полезными в различных приложениях, включая статистический анализ и моделирование данных.

D. Иерархическая кластеризация

В неконтролируемом машинном обучении иерархическая кластеризация – это техника, которая располагает точки данных в иерархическую структуру или дендрограмму. Она позволяет исследовать отношения на нескольких уровнях. Этот подход, иллюстрируемый спектральной кластеризацией, алгоритмом Birch и методом Ward, позволяет анализировать сложные структуры и паттерны данных.

1. Спектральная кластеризация

Спектральная кластеризация использует собственные векторы матрицы сходства для разделения данных на кластеры. Она отлично работает при идентификации кластеров с неправильными формами и широко применяется в задачах, таких как сегментация изображений, обнаружение сообществ в сетях и снижение размерности.

2. Birch (сбалансированная итеративная редукция и кластеризация с использованием иерархий)

Birch – это иерархический алгоритм кластеризации, который строит иерархическую структуру кластеров. Он особенно эффективен и подходит для обработки больших наборов данных, что делает его ценным в задачах добычи данных, распознавания образов и онлайн-обучения.

3. Метод Уорда (агломеративная иерархическая кластеризация)

Метод Уорда является агломеративным иерархическим подходом к кластеризации. Он начинается с отдельных точек данных и последовательно объединяет кластеры для установления иерархии. Часто применяется в экологических науках и биологии для таксономической классификации.

Иерархическая кластеризация позволяет анализировать связи между точками данных на разных уровнях детализации. Это ценный инструмент для понимания структуры данных и паттернов на разных масштабах. Он особенно полезен при работе с данными, которые обладают сложными иерархическими отношениями или когда требуется анализ данных на разных разрешениях.

Алгоритм кластеризации Ключевые особенности Типы данных Основные применения
Спектральная кластеризация Спектральное вложение, кластеры с неправильными формами, собственные значения и собственные векторы Числовые данные, данные сетей Сегментация изображений, обнаружение сообществ, снижение размерности
Birch Иерархическая структура и масштабируемость, подходит для больших данных Числовые данные Добыча данных, распознавание образов, онлайн-обучение
Метод Уорда Агломеративная иерархия, таксономическая классификация, последовательное объединение кластеров Числовые данные, Категориальные данные Экологические науки, биология, таксономия

Заключение

Кластерные алгоритмы в машинном обучении предлагают широкий и разнообразный спектр подходов для решения сложной задачи категоризации точек данных на основе их сходства. Будь то методы, основанные на центроидах, такие как K-средних и K-режимов, плотностные методы, такие как DBSCAN и Mean-Shift, методы, фокусирующиеся на распределении, такие как GMM и EM, или иерархические методы кластеризации, представленные спектральной кластеризацией, Birch и методом Уорда, каждый алгоритм привносит свои уникальные преимущества на первый план. Выбор алгоритма кластеризации зависит от характеристик данных и конкретной проблемы. Используя эти инструменты кластеризации, ученые-данные и специалисты по машинному обучению могут обнаружить скрытые паттерны и получить ценные идеи из сложных наборов данных.

Часто задаваемые вопросы