Introductie

Heeft u zich ooit afgevraagd hoe grote hoeveelheden gegevens kunnen worden ontward, waardoor verborgen patronen en inzichten aan het licht komen? Het antwoord ligt in clustering, een krachtige techniek in machine learning en data-analyse. Clusteralgoritmen stellen ons in staat datapunten te groeperen op basis van hun overeenkomsten, wat helpt bij taken variërend van klantsegmentatie tot beeldanalyse.

In dit artikel onderzoeken we tien verschillende soorten clusteralgoritmen in machine learning, waardoor we inzicht krijgen in hoe ze werken en waar ze hun toepassingen vinden.

Wat is clusteren?

Stel je voor dat je een gevarieerde verzameling gegevenspunten hebt, zoals de aankoopgeschiedenis van klanten, soortmetingen of afbeeldingspixels. Door te clusteren kunt u deze punten in subsets ordenen, waarbij de items binnen elke subset meer op elkaar lijken dan de items in andere subsets. Deze clusters worden gedefinieerd door gemeenschappelijke kenmerken, attributen of relaties die misschien niet meteen duidelijk zijn.

Clustering is van belang in verschillende toepassingen, van marktsegmentatie en aanbevelingssystemen tot anomaliedetectie en beeldsegmentatie. Door natuurlijke groepen binnen gegevens te herkennen, kunnen bedrijven zich op specifieke klantsegmenten richten, kunnen onderzoekers soorten categoriseren en kunnen computervisiesystemen objecten binnen afbeeldingen scheiden. Daarom is het begrijpen van de diverse technieken en algoritmen die bij clustering worden gebruikt essentieel voor het extraheren van waardevolle inzichten uit complexe datasets.

Laten we nu de tien verschillende soorten clusteralgoritmen begrijpen.

A. Centroid-gebaseerde clustering

Op centroids gebaseerde clustering is een categorie clusteralgoritmen die berust op het concept van centroids, of representatieve punten, om clusters binnen datasets af te bakenen. Deze algoritmen zijn bedoeld om de afstand tussen datapunten en hun clusterzwaartepunten te minimaliseren. Binnen deze categorie zijn K-means en K-modes twee prominente clusteralgoritmen.

1. K-betekent clustering

K-betekent is een veelgebruikte clustertechniek die gegevens in k clusters verdeelt, waarbij k vooraf door de gebruiker is gedefinieerd. Het wijst iteratief datapunten toe aan het dichtstbijzijnde zwaartepunt en herberekent de zwaartepunten tot convergentie. K-means is efficiënt en effectief voor gegevens met numerieke attributen.

2. K-modes Clustering (een categorische dataclustervariant)

K-modi is een aanpassing van K-middelen op maat gemaakt voor categorische gegevens. In plaats van zwaartepunten te gebruiken, maakt het gebruik van modi, die de meest voorkomende categorische waarden in elk cluster vertegenwoordigen. K-modi zijn van onschatbare waarde voor datasets met niet-numerieke attributen en bieden een efficiënte manier om categorische gegevens effectief te clusteren.

B. Op dichtheid gebaseerde clustering

Op dichtheid gebaseerde clustering is een categorie clusteralgoritmen die clusters identificeren op basis van de dichtheid van datapunten binnen een bepaalde regio. Deze algoritmen kunnen clusters van verschillende vormen en groottes ontdekken, waardoor ze geschikt zijn voor datasets met onregelmatige patronen. Drie opmerkelijke op dichtheid gebaseerde clusteralgoritmen zijn DBSCAN, Mean-Shift Clustering en Affinity Propagation.

1. DBSCAN (op dichtheid gebaseerde ruimtelijke clustering van toepassingen met ruis)

DBSCAN groepeert gegevenspunten door dichte gebieden te identificeren, gescheiden door dunnere gebieden. Het vereist niet vooraf het aantal clusters te specificeren en is robuust tegen ruis. DBSCAN is met name geschikt voor datasets met verschillende clusterdichtheden en willekeurige vormen.

2. Mean-Shift-clustering

Mean-Shift-clustering identificeert clusters door de modus van de gegevensdistributie te lokaliseren, waardoor het effectief wordt bij het vinden van clusters met niet-uniforme vormen. Het wordt vaak gebruikt bij beeldsegmentatie, objecttracking en functieanalyse.

3. Affiniteitsvoortplanting

Affinity Propagation is een op grafieken gebaseerd clusteralgoritme dat voorbeelden in de gegevens identificeert en wordt gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder beeld- en tekstclustering. Het vereist niet dat het aantal clusters wordt gespecificeerd en kan clusters van verschillende groottes en vormen effectief identificeren.

Deze op dichtheid gebaseerde clusteralgoritmen zijn vooral nuttig bij het omgaan met complexe, niet-lineaire datasets, waarbij traditionele, op zwaartepunten gebaseerde methoden moeite kunnen hebben om betekenisvolle clusters te vinden.

C. Op distributie gebaseerde clustering

Op distributie gebaseerde clusteralgoritmen modelleren gegevens als waarschijnlijkheidsverdelingen, ervan uitgaande dat gegevenspunten afkomstig zijn uit een combinatie van onderliggende verdelingen. Deze algoritmen zijn bijzonder effectief bij het identificeren van clusters met statistische kenmerken. Twee prominente op distributie gebaseerde clustermethoden zijn het Gaussian Mixture Model (GMM) en Expectation-Maximization (EM) clustering.

1. Gaussiaans mengselmodel

De Gaussiaans mengselmodel vertegenwoordigt gegevens als een combinatie van meerdere Gaussiaanse distributies. Er wordt van uitgegaan dat de gegevenspunten worden gegenereerd op basis van deze Gauss-componenten. GMM kan clusters met verschillende vormen en maten identificeren en wordt veelvuldig gebruikt bij patroonherkenning, dichtheidsschatting en datacompressie.

2. Clustering van verwachtingsmaximalisatie (EM).

De Verwachtingsmaximalisatie-algoritme is een iteratieve optimalisatiebenadering die wordt gebruikt voor clustering. Het modelleert de gegevensverdeling als een mengsel van waarschijnlijkheidsverdelingen, zoals Gaussiaanse verdelingen. EM werkt de parameters van deze distributies iteratief bij, met als doel de best passende clusters binnen de gegevens te vinden.

Op distributie gebaseerde clusteralgoritmen zijn waardevol bij het omgaan met gegevens die statistische modellen nauwkeurig kunnen beschrijven. Ze zijn met name geschikt voor scenario's waarin gegevens worden gegenereerd op basis van een combinatie van onderliggende distributies, waardoor ze bruikbaar zijn in verschillende toepassingen, waaronder statistische analyse en datamodellering.

D. Hiërarchische clustering

Bij machinaal leren zonder toezicht is hiërarchische clustering een techniek die gegevenspunten in een hiërarchische structuur of dendrogram rangschikt. Het maakt het mogelijk om relaties op meerdere schaalniveaus te verkennen. Deze aanpak, geïllustreerd door Spectral Clustering, Birch en Ward's Method, stelt data-analisten in staat zich te verdiepen in ingewikkelde datastructuren en -patronen.

1. Spectrale clustering

Spectrale clustering gebruikt de eigenvectoren van een gelijkenismatrix om gegevens in clusters te verdelen. Het blinkt uit in het identificeren van clusters met onregelmatige vormen en vindt algemene toepassingen in taken als beeldsegmentatie, detectie van netwerkgemeenschappen en dimensionaliteitsreductie.

2. Birch (gebalanceerd iteratief reduceren en clusteren met behulp van hiërarchieën)

Birch is een hiërarchisch clusteralgoritme dat een boomachtige structuur van clusters construeert. Het is vooral efficiënt en geschikt voor het verwerken van grote datasets. daarom waardoor het waardevol is bij datamining, patroonherkenning en online leertoepassingen.

3. Ward's methode (agglomeratieve hiërarchische clustering)

Ward's Method is een agglomeratieve hiërarchische clusterbenadering. Het begint met individuele datapunten en voegt geleidelijk clusters samen om een ​​hiërarchie tot stand te brengen. Frequente werkgelegenheid in de milieuwetenschappen en biologie impliceert taxonomische classificaties.

Hiërarchische clustering stelt data-analisten in staat om de verbindingen tussen datapunten op verschillende detailniveaus te onderzoeken. Dus dient als een waardevol hulpmiddel voor het begrijpen van datastructuren en patronen op meerdere schaalniveaus. Het is vooral handig bij het omgaan met gegevens die ingewikkelde hiërarchische relaties vertonen of wanneer het nodig is om gegevens met verschillende resoluties te analyseren.

Conclusie

Clusteralgoritmen in machine learning bieden een breed en gevarieerd scala aan benaderingen om de ingewikkelde taak van het categoriseren van datapunten op basis van hun gelijkenissen aan te pakken. Of het nu gaat om de centroid-gecentreerde methoden zoals K-means en K-modes, de dichtheidsgedreven technieken zoals DBSCAN en Mean-Shift, de distributiegerichte methodologieën zoals GMM en EM, of de hiërarchische clusteringbenaderingen geïllustreerd door Spectral Clustering, Birch , en Ward's Method, brengt elk algoritme zijn specifieke voordelen naar voren. De selectie van een clusteralgoritme hangt af van de kenmerken van de gegevens en het specifieke probleem dat zich voordoet. Met behulp van deze clusteringtools kunnen datawetenschappers en professionals op het gebied van machine learning verborgen patronen blootleggen en waardevolle inzichten uit ingewikkelde datasets halen.

Veelgestelde vragen

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/types-of-clustering-algorithms-in-machine-learning/