Кластеризация — это метод группировки элементов данных в группы, похожие друг на друга. Это способ осмысления данных, которые могут быть трудны для понимания сами по себе. Например, при попытке определить, какую пищу ел каждый из соседей человека в течение одного года, может быть полезнее посмотреть, какие продукты потребляет большинство людей по соседству, а не анализировать каждую из них. индивидуальное питание человека. Группирование похожих точек данных можно использовать для поиска закономерностей в данных, которые в противном случае было бы трудно идентифицировать, а затем это можно использовать для обоснованных прогнозов в отношении анализируемых данных.
Существует множество различных способов кластеризации данных. Каждый метод работает по-разному и дает разные результаты.
Кластеризация K-средних
Одним из наиболее распространенных типов кластеризации является кластеризация k-средних, в которой используется математический процесс, известный как алгоритм k-средних, для группировки данных в разные кластеры на основе сходства. Кластеризация K-средних — это популярный алгоритм группировки данных в кластеры. Это итеративный алгоритм, который разбивает данные на k кластеров, где каждый кластер содержит n точек в пространстве. Другими словами, все точки внутри кластера находятся на одинаковом расстоянии друг от друга и находятся в одной плоскости. Алгоритм использует этап инициализации для случайного размещения всех точек данных в соответствующих кластерах. Затем он перебирает точки внутри каждого кластера и назначает новую точку ближайшему центру кластера. Это продолжается до тех пор, пока все точки не будут отнесены к кластеру. На каждой итерации алгоритм пересчитывает центры кластеров и переназначает точку ближайшему центру кластера. Существует большое количество параметров, определяющих работу алгоритма, поэтому важно изучить их и понять, как они влияют на результаты. Например, важно выбрать правильное количество кластеров для данных, чтобы кластеры были четко определены, но не были слишком многочисленными. Кроме того, выбор меры расстояния может оказать существенное влияние на результаты.
Иерархическая кластеризация
Иерархическая кластеризация — это альтернативный алгоритм кластеризации K-средних. В отличие от K-средних, которые представляют собой восходящий подход к кластеризации, иерархическая кластеризация представляет собой нисходящий подход. При иерархической кластеризации точки данных первоначально группируются в один кластер, а затем кластеры последовательно разделяются до тех пор, пока все точки данных не окажутся в своих отдельных кластерах. Алгоритм иерархической кластеризации начинается с вычисления расстояния между всеми парами точек данных. Затем наиболее похожая пара точек данных назначается кластеру. Затем алгоритм переходит к следующей паре точек данных и назначает их тому же кластеру. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все точки данных не будут назначены кластеру. Как только все точки данных находятся в кластере, алгоритм вычисляет расстояния между кластерами и объединяет два наиболее похожих кластера. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все кластеры не будут объединены в один кластер.
Иерархическая кластеризация часто используется, когда количество кластеров неизвестно или когда количество кластеров заранее не определено. Это также полезно, когда данные содержат шум и выбросы, которые могут повлиять на результаты K-средних. Иерархическая кластеризация также более эффективна, чем K-средние, при работе с большими наборами данных.
Иерархическая кластеризация не лишена недостатков. Это может потребовать значительных вычислительных ресурсов и не гарантирует нахождения оптимального количества кластеров. Кроме того, для него требуется больше параметров, чем для K-средних, что затрудняет его настройку. В целом, иерархическая кластеризация является полезным инструментом для кластеризации данных и может использоваться для выявления структуры и закономерностей в больших наборах данных. Его также можно использовать для уменьшения размерности данных и выявления кластеров в зашумленных наборах данных.
