Einführung in das Clustering im maschinellen Lernen
Wir werden zuerst das maschinelle Lernen verstehen. Wir können sehen, dass die Daten um uns herum schnell wachsen. Daten kommen in verschiedenen Formen wie Video, Audio, Bilder usw. vor. Beim Clustering in Machine Learning werden diese Daten zur Beantwortung der Frage verwendet. Zum Beispiel (Erkennung von Hautkrankheiten) wird der Arzt maschinell lernen, um die Markierung auf der Haut zu verstehen und vorherzusagen, um welche Art von Krankheit es sich handelt. Clustering ist nichts anderes als die Gruppierung unbeschrifteter Datensätze. Nehmen wir ein Beispiel für Ihren Film (den Sie ansehen möchten). Sie mögen vielleicht romantische Filme, aber Ihre Schwester mag Comedy-Filme. Vielleicht mögen Sie romantische Bollywood-Filme oder romantische Hollywood-Filme. Aber deine Schwester mag Telegu-Comedy-Filme, hier kannst du dich sehen und deine Schwester hat eine andere Auswahl an Filmen. Sie haben beide detaillierte Informationen zu Filmen gefunden. Hier haben wir unbeschrifteten Datensatz (Filme) gruppiert, um den Film anzusehen.
Wie funktioniert Clustering beim maschinellen Lernen?
Beim Clustering gruppieren wir unbeschriftete Daten, die als unbeaufsichtigtes Lernen bezeichnet werden. Wenn wir unbeschriftete Daten zum ersten Mal gruppieren, müssen wir eine ähnliche Gruppe finden. Wenn wir eine Gruppe erstellen, müssen wir die Merkmale von Datensätzen verstehen, dh ähnliche Dinge. Wenn wir eine Gruppe nach einem oder zwei Merkmalen erstellen, ist es einfach, die Ähnlichkeit zu messen.
- Beispiel 1: Filme des Regisseurs. Sobald das Clustering abgeschlossen ist, wird jedem Cluster eine Clusternummer zugewiesen, die als ClusterID bezeichnet wird. Maschinelles Lernsystem wie YouTube verwendet clusterID, um komplexe Daten am einfachsten darzustellen.
- Beispiel 2: YouTube verwendet unser Suchprotokoll oder das Verlaufsprotokoll und schlägt Videos vor, die uns gefallen könnten. Der Feature-Datensatz für Facebook enthält Personen, denen wir folgen, Seiten, die wir folgen, Kommentare, Fotos oder Videos, die wir mögen, Bilder oder Fotos, die wir mit Tags versehen. Durch das Clustering von Facebook-Videos oder -Fotos wird eine Reihe von Funktionen durch eine einzige Cluster-ID ersetzt, da die Daten komprimiert werden.
Top 4 Methoden des Clustering beim maschinellen Lernen
Nachfolgend sind die Methoden zum Clustering im maschinellen Lernen aufgeführt:
1. Hierarchisch
Das Name-Clustering definiert eine Arbeitsweise, diese Methode bildet hierarchisch einen Cluster. Der neue Cluster wird unter Verwendung einer zuvor gebildeten Struktur gebildet. Wir müssen die Unterschiede zwischen dem divisiven und dem agglomerativen Ansatz verstehen. Agglomerativ ist ein Bottom-Up-Ansatz, der mit einzelnen Punkten in einem Cluster beginnt und einige willkürliche kombiniert. Divisiv beginnt mit einem einzelnen Cluster, wobei alle Punkte in einem Cluster in mehrere Cluster unterteilt werden.
2. Dichtebasiert
Bei dieser Methode wird eine dichte Region als Cluster betrachtet, der einige Ähnlichkeiten aufweist. Es unterscheidet sich von der unteren dichten Region des Objektraums. DBSCAN ist als dichtebasiertes räumliches Clustering von Anwendungen mit Rauschen bekannt. Für die Datenobjektorientierung sucht DBSCAN nach einem gewissen Epsilon. Wir setzen einen gewissen Radius für Epsilon und die minimale Anzahl von Punkten. Wenn wir innerhalb eines Radius eine Mindestanzahl von Punkten überschreiten, ordnen wir einen Cluster mit hoher Dichte. Auf diese Weise können wir also Daten mit einer Region hoher Dichte betrachten. DBSCAN unterscheidet sich von der Schwerpunktmethode des Clustering, da es sich nicht um einen strengen Ansatz handelt. Rauschpunkte sind Punkte in Bereichen mit geringer Dichte, die unbeschriftet bleiben oder als Ausreißer gekennzeichnet sind. Aus diesem Grund benötigen wir kein spezifisches K. Wir können Mindestpunkte für Regionen mit hoher Dichte und Radien angeben, die für eine Region oder Cluster gelten sollen.
3. Partitionierung
Wenn wir einen Datensatz von N Anzahl von Objekten haben. Diese Methode konstruiert "K" als Partition von Daten. Diese Partition ist der Cluster, dh Konstrukt K, Partition (K <= N).
Anforderungen, die erfüllt werden müssen:
- Jede Gruppe oder Datenmenge muss mindestens ein Objekt enthalten.
- Jedes Objekt sollte nur zu einer Gruppe gehören.
Eines der Beispiele für Partitionierung ist K-Means-Clustering.
4. Gitterbasiert
Objektraum, eine endliche Anzahl von Zellen, bildet eine Gitterstruktur. Diese Methode ermöglicht eine schnelle Clusterverarbeitung. Diese sind unabhängig vom Objektraum.
Anwendungen von Clustering im maschinellen Lernen
Nachfolgend finden Sie die Anwendungen von Clustering beim maschinellen Lernen:
1. Medizin
Der Arzt kann einen Clustering-Algorithmus verwenden, um die Erkennung einer Krankheit zu ermitteln. Nehmen wir ein Beispiel für eine Schilddrüsenerkrankung. Der Datensatz für Schilddrüsenerkrankungen kann mithilfe eines Clustering-Algorithmus identifiziert werden, wenn unbeaufsichtigtes Lernen auf einen Datensatz angewendet wird, der einen Schilddrüsen- und einen Nicht-Schilddrüsen-Datensatz enthält. Clustering identifiziert die Ursache der Krankheit und führt zu einer erfolgreichen Ergebnissuche.
2. Soziales Netzwerk 
Wir sind die Generation des Internet-Zeitalters, wir können jede Person treffen oder über das Internet jede individuelle Identität kennenlernen. Social-Networking-Sites verwenden Clustering, um Inhalte, das Gesicht oder den Standort des Benutzers zu verstehen. Wenn unbeaufsichtigtes Lernen im sozialen Bereich eingesetzt wird, ist es nützlich für die Übersetzung von Sprache. Zum Beispiel bieten Instagram und Facebook die Möglichkeit der Sprachübersetzung.
3. Marketing
Wir können sehen oder beobachten, dass verschiedene Technologien neben uns wachsen und die Menschen sich für Technologien wie Cloud und digitales Marketing interessieren. Um eine größere Anzahl von Kunden anzulocken, entwickelt jedes Unternehmen benutzerfreundliche Funktionen und Technologien. Um den Kunden zu verstehen, können wir Clustering verwenden. Clustering hilft dem Unternehmen, das Benutzersegment zu verstehen und dann jeden Kunden zu kategorisieren. Auf diese Weise können wir den Kunden verstehen und Ähnlichkeiten zwischen Kunden finden und sie gruppieren.
4. Banking
Wir haben festgestellt, dass um uns herum Geldbetrug stattfindet und das Unternehmen die Kunden davor warnt. Mithilfe von Clustern können Versicherungsunternehmen Betrug aufdecken, Kunden darüber informieren und die vom Kunden eingebrachten Richtlinien verstehen.
5. Google
Google ist eine der Suchmaschinen, die von Menschen verwendet werden. Nehmen wir ein Beispiel, wenn wir nach Informationen wie Tierhandlung in der Umgebung suchen. Google stellt uns verschiedene Optionen zur Verfügung. Dies ist das Ergebnis von Clustering, Clustering von ähnlichen Ergebnissen, die Ihnen zur Verfügung gestellt werden.
Fazit
Wir haben über Clustering und maschinelles Lernen gelernt. Die Clustering-Methode funktioniert beim maschinellen Lernen. Informationen zum unbeaufsichtigten Lernen. Echtzeitnutzung von unbeaufsichtigtem Lernen. Clustering-Methoden und Funktionsweise der einzelnen Methoden beim maschinellen Lernen.
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