Einführung in Clustering-Algorithmen
Um mit dem Thema zu beginnen, müssen wir wissen, was Clustering ist. Clustering ist ein Prozess, bei dem wir die ähnliche oder identische Gruppe von Daten in einem Dataset identifizieren müssen. Die Anwendung von Funktionen in diesem Dataset gemäß unserer erwarteten Ausgabe wird als Clustering-Algorithmus bezeichnet. Es ist die beliebteste Technik, die heutzutage auf dem Gebiet der Datenwissenschaft im Trend liegt. In diesem Artikel werden wir uns also mit dem Clustering-Algorithmus, den verschiedenen Arten von Clustering-Algorithmen, den Verwendungszwecken sowie den Vor- und Nachteilen befassen.
Grundsätzlich besagt der Clustering-Algorithmus, dass identische Dateneinheiten in einer Gruppe von mehreren Datensätzen identifiziert und in einem Cluster angeordnet werden, um ähnliche Funktionen anzuwenden. Mit anderen Worten, wir können sagen, dass der Clustering-Algorithmus die Grundgesamtheit mehrerer ähnlicher Dateneinheiten in einer Gruppe mehrerer Datensätze mit einem ähnlichen Merkmal aufteilt.
Arten von Clustering-Algorithmen
Grundsätzlich ist der Clustering-Algorithmus in zwei Untergruppen unterteilt:
1. Hartes Clustering: Beim harten Clustering gehört eine Gruppe ähnlicher Dateneinheiten zu einem ähnlichen Merkmal oder Cluster. Wenn die Datenentitäten bis zu einer bestimmten Bedingung nicht ähnlich sind, wird die Datenentität vollständig aus der Clustergruppe entfernt.
2. Soft-Clustering: Beim Soft-Clustering wird jede Datenentität entspannt, die eine ähnliche Datenentität zur Bildung eines Clusters findet. Bei dieser Art von Clustering kann eine eindeutige Datenentität in mehreren Clustern gefunden werden, die entsprechend ihrer Ähnlichkeit festgelegt sind.
Was ist die Clustering-Methodik?
Jede Clustering-Methode folgt einer Reihe von Regeln, die den Ähnlichkeitssatz zwischen Dateneinheiten definieren. Heutzutage sind auf dem Markt Hunderte von Clustering-Methoden verfügbar. Lassen Sie uns einiges davon in Betracht ziehen, was heutzutage sehr beliebt ist:
1. Konnektivitätsmodelle
Wie der Titel verdeutlicht, wird bei diesem Mechanismusalgorithmus die nächste ähnliche Datenentität in der Gruppe festgelegter Datenentitäten auf der Grundlage der Vorstellung ermittelt, dass die Datenpunkte im Datenraum näher sind. Die Dateneinheit, die näher an der ähnlichen Dateneinheit liegt, weist also eine größere Ähnlichkeit auf als die Dateneinheit, die sehr weit entfernt liegt. Dieser Mechanismus hat auch zwei Ansätze.
Beim ersten Ansatz beginnt der Algorithmus, einen Satz von Dateneinheiten in einen separaten Cluster aufzuteilen und sie dann gemäß den Abstandskriterien anzuordnen.
In einem anderen Ansatz setzt der Algorithmus die gesamte Datenentität in einen bestimmten Cluster ein und aggregiert sie dann gemäß den Entfernungskriterien, da die Entfernungsfunktion eine subjektive Auswahl basierend auf Benutzerkriterien ist.
2. Centroid-Modelle
Bei dieser Art von iterativem Algorithmus wird zuerst ein bestimmter Schwerpunkt berücksichtigt, und dann wird die ähnliche Dateneinheit entsprechend ihrer Nähe zu diesem Schwerpunkt in einen Cluster gesetzt. Der beliebteste K-Means-Clustering-Algorithmus war bei dieser Art von Clustering-Algorithmus nicht erfolgreich. Eine weitere Anmerkung ist, dass in Schwerpunktmodellen keine Cluster vordefiniert sind, sodass wir eine Analyse des Ausgabedatensatzes haben.
3. Verteilungsmodelle
Bei dieser Art von Algorithmus ermittelt die Methode, inwieweit es möglich ist, dass jede Datenentität in einem Cluster zu einer identischen oder gleichen Verteilung wie Gauß oder normal gehört. Ein Nachteil dieser Art von Algorithmus besteht darin, dass bei dieser Art von Clustering die Datensatzentität unter einer Überanpassung leiden muss.
4. Dichtemodelle
Mit diesem Algorithmus wird der Datensatz in Bezug auf Datenbereiche mit unterschiedlicher Dichte im Datenraum isoliert und anschließend der Dateneinheit bestimmte Cluster zugewiesen.
5. K bedeutet Clustering
Diese Art von Clustering wird verwendet, um nach jeder Iteration in der Menge mehrerer Datenentitätsmengen ein lokales Maximum zu finden. Dieser Mechanismus besteht aus fünf Schritten:
- Zunächst müssen wir die gewünschte Anzahl der Cluster definieren, die wir in diesem Algorithmus benötigen.
- Jeder Datenpunkt wird zufällig einem Cluster zugeordnet.
- Dann müssen wir Schwerpunktmodelle darin berechnen.
- Danach wird die relative Datenentität ihren nächsten oder nächsten Clustern neu zugewiesen.
- Cluster-Schwerpunkt neu anordnen.
- Wiederholen Sie zuvor zwei Schritte, bis Sie die gewünschte Ausgabe erhalten.
6. Hierarchisches Clustering
Diese Art von Algorithmus ähnelt dem k-means-Clustering-Algorithmus, es gibt jedoch einen winzigen Unterschied zwischen diesen Algorithmen:
- K-means ist linear, während hierarchische Clusterung quadratisch ist.
- Die Ergebnisse sind in hierarchischen Clustern reproduzierbar, wobei k-means unwahrscheinlich ist und mehrere Ergebnisse liefert, wenn ein Algorithmus mehrmals aufgerufen wird.
- Hierarchisches Clustering funktioniert für jede Form.
- Sie können das hierarchische Clustering jederzeit unterbrechen, wenn Sie das gewünschte Ergebnis erhalten.
Anwendungen des Clustering-Algorithmus
Nun ist es Zeit, sich mit den Anwendungen des Clustering-Algorithmus vertraut zu machen. Es hat eine sehr große Funktion eingebaut. Ein Clustering-Algorithmus wird in verschiedenen Domänen verwendet
- Es wird zur Erkennung von Anomalien verwendet
- Es wird in der Bildsegmentierung verwendet
- Es wird in der medizinischen Bildgebung eingesetzt
- Es wird in der Suchergebnisgruppierung verwendet
- Es wird in der Analyse sozialer Netzwerke verwendet
- Es wird in der Marktsegmentierung verwendet
- Es wird in Empfehlungs-Engines verwendet
Ein Clustering-Algorithmus ist ein revolutionierter Ansatz für maschinelles Lernen. Es kann verwendet werden, um die Genauigkeit des überwachten Algorithmus für maschinelles Lernen zu verbessern. Wir können diese Clustered Data Entities in verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um hochpräzise überwachte Ergebnisse zu erhalten. Es ist richtig, dass die IT für mehrere maschinelle Lernaufgaben verwendet werden kann.
Fazit
Im obigen Artikel erfahren wir daher, was Clustering ist, welche Art es hat und wie es in der Softwareentwicklung eingesetzt wird. Daher gibt es eine große Anzahl von Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Mapping, Kundenberichte usw. Durch Clustering können wir die Genauigkeit des maschinellen Lernansatzes auf einfache Weise erhöhen. Unter Berücksichtigung zukünftiger Aspekte kann ich daher sagen, dass der Clustering-Algorithmus in nahezu jeder Technologie auf dem Gebiet der Softwareentwicklung verwendet wird. Wer also seine Karriere im Bereich maschinelles Lernen fortsetzen möchte, muss sich eingehend mit dem Clustering-Algorithmus auskennen, da dieser in direktem Zusammenhang mit maschinellem Lernen und Datenwissenschaften steht. Abgesehen davon ist es gut, die Technik zu haben, die in jeder Technologie benötigt wird, damit es immer einen guten Ansatz gibt.
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