Introduktion till klusteralgoritmer
För att börja med ämnet måste vi veta vad som kluster. Clustering är en process där vi måste identifiera den likadana eller identiska datagruppen i en datasats, och tillämpa funktionalitet i denna datasats enligt vår förväntade utgång kallas clustering-algoritmen. Det är den mest populära tekniken nuförtiden trender inom datavetenskap. Så i den här artikeln kommer vi att gå igenom vad som är klusteralgoritm, olika typer av klusteralgoritmer, dess applikationsanvändning och dess fördelar och nackdelar.
I grund och botten säger klusteralgoritmen att identifiera identiska dataenheter i en grupp av flera datamängder och ordna dem i ett kluster för att tillämpa liknande funktionalitet. Med andra ord kan vi säga att klusteralgoritmen delar upp populationen av flera liknande dataenheter i en grupp av flera datamängder i en liknande egenskap.
Typer av klusteralgoritm
I grunden är klusteralgoritmen indelad i två undergrupper som är:
1. Hård kluster: I hård kluster tillhör en grupp liknande dataenheter en liknande egenskap eller kluster helt. Om dataenheterna inte liknar ett visst villkor tas dataenheten helt bort från klustruppsättningen.
2. Mjuk kluster: Vid mjuk kluster, ges avslappning till varje dataenhet som hittar en liknande enhet som liknar huven för att bilda ett kluster. I den här typen av kluster kan en unik dataenhet hittas i flera kluster inställda enligt deras likadana huva.
Vad är Clustering Methodology?
Varje klusteringsmetodik följer en uppsättning regler som definierar deras uppsättning likhet mellan dataenheten. Det finns hundratals klustermetoder tillgängliga på marknaden idag. Så låt oss ta del av det som är mycket populärt idag:
1. Anslutningsmodeller
Som tydligare med dess titel, i denna mekanism algoritm hitta den närmaste liknande dataenheten i gruppen av uppsatta dataenheter baserat på uppfattningen att datapunkterna är närmare i datautrymmet. Så dataenheten som är närmare den liknande dataintenheten kommer att uppvisa mer likhet än dataenheten som ligger mycket långt borta. Denna mekanism har också två metoder.
I det första tillvägagångssättet börjar algoritmen att dela upp en uppsättning dataenheter i ett separat kluster och sedan ordna dem enligt avståndskriterierna.
I ett annat tillvägagångssätt delar algoritmen all dataenhet in i ett visst kluster och aggregerar dem sedan enligt avståndskriterierna eftersom avståndsfunktionen är ett subjektivt val baserat på användarkriterier.
2. Centroid-modeller
I denna typ av iterativ algoritm beaktas först en viss centroidpunkt, sedan sätts den liknande dataenheten i enlighet med deras närhet relativt denna centroidpunkt till ett kluster. Den mest populära K-Means Clustering-algoritmen lyckades inte med den här typen av clustering-algoritmer. Ytterligare en anmärkning är att inga kluster är fördefinierade i centroidmodeller, så vi har en analys av utgångsdatauppsättningen.
3. Distributionsmodeller
I denna typ av algoritm finner metoden att hur mycket är det möjligt att varje dataenhet i ett kluster tillhör identisk eller samma distribution som Gaussian eller normal. En nackdel med denna typ av algoritm är att i denna typ av kluster måste datasättenhet drabbas av överanpassning.
4. Densitetsmodeller
Med användning av denna algoritm isoleras datauppsättningen med avseende på olika täthetsregioner av data i datautrymmet och sedan tilldelas dataenheten specifika kluster.
5. K betyder klustering
Denna typ av kluster används för att hitta ett lokalt maximum efter varje iteration i uppsättningen uppsättning av flera dataenheter. Denna mekanism innefattar fem steg som nämns nedan:
- Först måste vi definiera det önskade antalet kluster som vi vill ha i denna algoritm.
- Varje datapunkt tilldelas ett kluster slumpmässigt.
- Då måste vi beräkna centroidmodeller i den.
- Därefter tilldelas den relativa dataenheten till sina närmaste eller närmaste kluster.
- Ordna om kluster centroid.
- Upprepa tidigare två steg tills vi har önskat resultat.
6. Hierarkisk klustering
Denna typ av algoritm liknar k-betyder-klusteralgoritmen, men det finns en minutskillnad mellan dem som är:
- K- medel är linjär medan hierarkisk gruppering är kvadratisk.
- Resultaten är reproducerbara i hierarkisk klustering osannolikt för k-medel vilket ger flera resultat när en algoritm kallas flera gånger.
- Hierarkisk gruppering fungerar för alla former.
- Du kan avbryta hierarkisk gruppering när som helst när du får önskat resultat.
Användningar av Clustering Algoritm
Nu är det dags att veta om applikationerna i klusteralgoritmen. Den har ett mycket stort inslag i det. En klusteralgoritm används på olika domäner
- Det används vid anomalidetektion
- Det används i bildsegmentering
- Det används vid medicinsk avbildning
- Det används i sökresultatgruppering
- Det används i sociala nätverksanalyser
- Det används i marknadssegmentering
- Det används i rekommendationsmotorer
En klusteralgoritm är en revolutionerad metod för maskininlärning. Det kan användas för att uppgradera noggrannheten för den övervakade maskininlärningsalgoritmen. Vi kan använda dessa grupperade dataenheter i olika maskininlärningsalgoritmer för att få övervakade resultat med hög noggrannhet. Det är korrekt att IT kan användas i flera maskininlärningsuppgifter.
Slutsats
Så i artikeln ovan får vi veta om vad som klusterar, dess typ och användningsområden i mjukvaruutveckling. Så det har ett stort antal applikationer inom olika domäner som kartläggning, kundrapporter etc. Med hjälp av kluster kan vi enkelt öka noggrannheten i maskininlärningsmetoden. Så med hänsyn till framtida aspekter kan jag säga att klusteralgoritmen används nästan i alla tekniker inom programutveckling. Så alla som är intresserade av att fortsätta sin karriär inom maskininlärning, de måste veta djupt om klusteralgoritmen eftersom den är direkt relaterad till maskininlärning och datavetenskap. Bortsett från det är det bra att ha den teknik som krävs för varje teknik, så att det alltid kan ge ett bra tillvägagångssätt.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Clustering Algoritm. Här har vi diskuterat dess typer, metodik och dess tillämpningar. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- Neurala nätverksalgoritmer
- Data Mining Algoritms
- Vad är Clustering i Data Mining?
- Vad är AWS Lambda?
- Hierarkisk klustering Agglomerativ & delande kluster