Кластеризация в машинном обучении: что это такое и как это работает

Кластеризация является мощным инструментом в анализе данных и машинном обучении (ML), предлагая способ раскрыть закономерности и понимание необработанных данных. В этом руководстве рассматривается, как работает кластеризация, алгоритмы, которые управляют ее, его разнообразные реальные приложения, а также ключевые преимущества и проблемы.

Оглавление

• Что такое кластеризация в машинном обучении?
• Как работает кластеризация?
• Алгоритмы кластеризации
• Реальные приложения кластеризации
• Преимущества кластеризации
• Проблемы в кластеризации

Что такое кластеризация в машинном обучении?

Кластеризация - это неконтролируемый метод обучения, используемый в ML для групповой точки данных в кластеры на основе их сходства. Каждый кластер содержит точки данных, которые больше похожи друг на друга, чем на точки в других кластерах. Этот процесс помогает раскрыть естественные группировки или закономерности в данных, не требуя каких -либо предварительных знаний или ярлыков.

Кластеризация в машинном обучении

Например, представьте, что у вас есть коллекция изображений животных, некоторые кошки и другие собаки. Алгоритм кластеризации проанализировал бы функции каждого изображения - например, формы, цвета или текстуры - и группирует изображения кошек вместе в одном кластере и изображениях собак в другом. Важно отметить, что кластеризация не назначает явные этикетки, такие как «кошка» или «собака» (потому что методы кластеризации на самом деле не понимают, что такое собака или кошка). Он просто идентифицирует группировки, оставляя вам интерпретацию и назвать эти кластеры.

Кластеризация против классификации: в чем разница?

Кластеризация и классификация часто сравниваются, но служат разным целям. Кластеризация, неконтролируемый метод обучения, работает с немечеными данными для идентификации естественных групп на основе сходства. Напротив, классификация - это метод контролируемого обучения, который требует помеченных данных для прогнозирования конкретных категорий.

Кластеризация выявляет закономерности и группы без предопределенных ярлыков, что делает их идеальными для исследования. Классификация, с другой стороны, назначает явные этикетки, такие как «кошка» или «собака», новым точкам данных на основе предварительного обучения. Классификация упоминается здесь, чтобы подчеркнуть его различие от кластеризации и помочь уточнить, когда использовать каждый подход.

Как работает кластеризация?

Кластеризация идентифицирует группы (или кластеры) аналогичных точек данных в наборе данных, помогая раскрыть шаблоны или отношения. Хотя конкретные алгоритмы могут подходить к кластеризации по -разному, процесс обычно следует за этими ключевыми шагами:

Шаг 1: Понимание сходства данных

В основе кластеризации лежит алгоритм сходства, который измеряет, насколько похожи точки данных. Алгоритмы сходства различаются на основе того, какие показатели расстояний они используют для количественной оценки сходства точек данных. Вот несколько примеров:

• Географические данные:сходство может основываться на физическом расстоянии, например, близость городов или местоположений.
• Данные клиентов:сходство может включать общие предпочтения, такие как привычки расходов или истории покупок.

Общие меры на расстоянии включают евклидовое расстояние (прямолинейное расстояние между точками) и расстояние Манхэттена (длина пути на основе сетки). Эти меры помогают определить, какие пункты должны быть сгруппированы.

Шаг 2: группировка точек данных

Как только сходство измеряется, алгоритм организует данные в кластеры. Это включает в себя две основные задачи:

• Определение групп:алгоритм находит кластеры, группируя близлежащие или связанные точки данных. Точки ближе друг к другу в пространстве функций, вероятно, будут принадлежать к одному кластеру.
• Рафинирующие кластеры:алгоритм итеративно корректирует группировки для повышения их точности, обеспечивая, чтобы точки данных в кластере были настолько же похожими, насколько это возможно, максимизируя при этом разделение между кластерами.

Например, в задаче сегментации клиента начальные группировки могут разделить клиентов на основе уровней расходов, но дальнейшие уточнения могут выявить больше нюансированных сегментов, таких как «частые покупатели» или «покупатели роскоши».

Шаг 3: Выбор количества кластеров

Решение, сколько кластеров создать является важной частью процесса:

• Предопределенные кластеры:некоторые алгоритмы, такие как K-средние, требуют, чтобы вы указали количество кластеров впереди. Выбор правильного числа часто включает в себя пробные и ошибки или визуальные методы, такие как «метод локтя», который идентифицирует оптимальное количество кластеров на основе уменьшения доходности при разделении кластера.
• Автоматическая кластеризация.Другие алгоритмы, такие как DBSCAN (пространственная кластеризация приложений на основе плотности), определяют количество кластеров автоматически на основе структуры данных, что делает их более гибкими для исследовательских задач.

Выбор метода кластеризации часто зависит от набора данных и проблемы, которую вы пытаетесь решить.

Шаг 4: Твердость против мягкой кластеризации

Подходы кластеризации различаются по тому, как они назначают точки данных для кластеров:

• Жесткая кластеризация:каждая точка данных принадлежит исключительно одному кластеру. Например, данные клиента могут быть разделены на различные сегменты, такие как «низкие расходы» и «высокие расходы», без перекрытия между группами.
• Мягкая кластеризация:точки данных могут принадлежать к нескольким кластерам, с вероятностями, назначенными каждому. Например, клиент, который совершает покупки как в Интернете, так и в магазине, может частично принадлежать к обоим кластерам, отражая смешанную схему поведения.

Алгоритмы кластеризации превращают необработанные данные в значимые группы, помогая раскрыть скрытые структуры и обеспечивать понимание сложных наборов данных. Хотя точные детали варьируются в зависимости от алгоритма, этот всеобъемлющий процесс является ключом к пониманию того, как работает кластеризация.

Алгоритмы кластеризации

Кластеризационные алгоритмы групп точек данных на основе их сходства, помогая выявить закономерности в данных. Наиболее распространенными типами алгоритмов кластеризации являются кластеризация на основе центроида, иерархическая, основанная на плотности и кластеризация на основе распределения. Каждый метод имеет свои сильные стороны и подходит для конкретных видов данных и целей. Ниже приведен обзор каждого подхода:

Кластеризация на основе центроида

Кластеризация на основе центроида опирается на репрезентативный центр, называемый центроидом, для каждого кластера. Цель состоит в том, чтобы группировать точки данных, близкие к их центроиду, обеспечивая при этом центроиды как можно дальше друг от друга. Хорошо известным примером является кластеризация K-средних, которая начинается с случайного размещения центроидов в данные. Точки данных присваиваются ближайшему центру, а центроиды корректируются в среднем положении их назначенных точек. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не двигаются много. K-Means эффективен и хорошо работает, когда вы знаете, сколько кластеров ожидать, но он может бороться со сложными или шумными данными.

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация создает тройную структуру кластеров. В наиболее распространенном методе агломеративная кластеризация каждая точка данных начинается как одноточечный кластер. Кластеры, ближайшие к друг другу, неоднократно объединяются, пока не останется только один большой кластер. Этот процесс визуализируется с использованием дендрограммы, диаграммы дерева, которая показывает этапы слияния. Выбирая определенный уровень дендрограммы, вы можете решить, сколько кластеров создать. Иерархическая кластеризация интуитивно понятна и не требует указания количества кластеров впереди, но она может быть медленной для больших наборов данных.

Кластеризация на основе плотности

Кластеризация на основе плотности фокусируется на поиске плотных областей точек данных при обработке разреженных областей как шума. DBSCAN - широко используемый метод, который идентифицирует кластеры на основе двух параметров: Epsilon (максимальное расстояние для точек, которые должны считаться соседями) и min_points (минимальное количество точек, необходимых для формирования плотной области). DBSCAN не требует заранее определение количества кластеров, что делает его гибким. Он хорошо работает с шумными данными. Однако, если два значения параметра не выбраны тщательно, полученные кластеры могут быть бессмысленными.

Кластеризация на основе распределения

Кластеризация на основе распределения предполагает, что данные генерируются из перекрывающихся шаблонов, описанных распределением вероятностей. Гауссовые модели смеси (GMM), где каждый кластер представлен гауссовым (колоколообразным) распределением, являются общим подходом. Алгоритм рассчитывает вероятность каждой точки, принадлежащей каждому распределению, и настраивает кластеры, чтобы лучше соответствовать данным. В отличие от методов жесткой кластеризации, GMM допускает мягкую кластеризацию, что означает, что точка может принадлежать к нескольким кластерам с разными вероятностями. Это делает его идеальным для перекрывающихся данных, но требует тщательной настройки.

Реальные приложения кластеризации

Кластеризация - это универсальный инструмент, используемый в многочисленных областях, чтобы раскрыть шаблоны и идеи в данных. Вот несколько примеров:

Музыкальные рекомендации

Кластеризация может группировать пользователей на основе их музыкальных предпочтений. Преобразовав любимых художников пользователя в численные данные и кластеризации пользователей с аналогичными вкусами, музыкальные платформы могут идентифицировать такие группы, как «любители поп -музыки» или «джазовые энтузиасты». Рекомендации могут быть адаптированы в эти кластеры, такие как предложение песен из плейлиста пользователя A пользователю B, если они принадлежат к одному кластеру. Этот подход распространяется на другие отрасли, такие как мода, фильмы или автомобили, где предпочтения потребителей могут управлять рекомендациями.

Обнаружение аномалии

Кластеризация очень эффективна для выявления необычных точек данных. Анализируя кластеры данных, алгоритмы, такие как DBSCAN, могут изолировать точки, которые далеки от других или явно помечены как шум. Эти аномалии часто сигнализируют о таких проблемах, как спам, мошеннические операции с кредитными картами или угрозы кибербезопасности. Кластеризация обеспечивает быстрый способ выявления и действовать на этих выбросах, обеспечивая эффективность в областях, где аномалии могут иметь серьезные последствия.

Сегментация клиента

Предприятия используют кластеризацию для анализа данных клиентов и сегментировать свою аудиторию на различные группы. Например, кластеры могут показать «молодых покупателей, которые делают частые, низкие закупки» по сравнению с «пожилыми покупателями, которые делают меньше, высоких ценных покупок». Эти идеи позволяют компаниям создавать целевые маркетинговые стратегии, персонализировать предложения продуктов и оптимизировать распределение ресурсов для лучшего взаимодействия и прибыльности.

Сегментация изображения

В анализе изображений группы кластеризации схожие пиксельные области, сегментирование изображения на различные объекты. В здравоохранении этот метод используется для выявления опухолей в медицинских сканировании, таких как МРТ. В автономных транспортных средствах кластеризация помогает дифференцировать пешеходов, транспортных средств и зданий на входных изображениях, улучшая навигацию и безопасность.

Преимущества кластеризации

Кластеризация является важным и универсальным инструментом в анализе данных. Это особенно ценно, поскольку не требуется помеченные данные и может быстро раскрыть шаблоны в наборах данных.

Высоко масштабируемый и эффективный

Одним из основных преимуществ кластеризации является его сила в качестве неконтролируемой техники обучения. В отличие от контролируемых методов, кластеризация не требует помеченных данных, которые часто являются наиболее трудоемким и дорогостоящим аспектом ML. Кластеризация позволяет аналитикам работать напрямую с необработанными данными и обходит необходимость в меток.

Кроме того, методы кластеризации являются вычислительно эффективными и масштабируемыми. Алгоритмы, такие как K-средние, особенно эффективны и могут обрабатывать большие наборы данных. Тем не менее, K-средние ограничены: иногда он негибкий и чувствителен к шуму. Алгоритмы, такие как DBSCAN, более устойчивы к шуму и способны идентифицировать кластеры произвольных форм, хотя они могут быть вычислительно менее эффективными.

Помогает в исследовании данных

Кластеризация часто является первым шагом в анализе данных, поскольку она помогает раскрыть скрытые структуры и закономерности. Сгруппируя аналогичные точки данных, он раскрывает отношения и выделяет выбросы. Эти идеи могут руководить командами в формировании гипотез и принятии решений, основанных на данных.

Кроме того, кластеризация упрощает сложные наборы данных. Его можно использовать для уменьшения их размеров, что помогает визуализации и дальнейшему анализу. Это облегчает изучение данных и выявление действенных идей.

Проблемы в кластеризации

Хотя кластеризация является мощным инструментом, она редко используется в изоляции. Часто его необходимо использовать в тандеме с другими алгоритмами, чтобы сделать значимые прогнозы или получить информацию.

Отсутствие интерпретации

Кластеры, произведенные алгоритмами, по своей сути не интерпретируются. Понимание того, почему конкретные точки данных принадлежат кластеру, требует ручного осмотра. Алгоритмы кластеризации не предоставляют этикетки или объяснения, оставляя пользователей вывод о значении и значимости кластеров. Это может быть особенно сложно при работе с большими или сложными наборами данных.

Чувствительность к параметрам

Результаты кластеризации сильно зависят от выбора параметров алгоритма. Например, количество кластеров в K-средних или параметрах Epsilon и Min_points в DBSCAN значительно влияет на выход. Определение оптимальных значений параметров часто включает в себя обширные эксперименты и может потребовать опыта домена, что может быть трудоемким.

Проклятие размерности

Высокомерные данные представляют значительные проблемы для кластеризационных алгоритмов. В высокомерных пространствах измерения расстояния становятся менее эффективными, поскольку точки данных имеют тенденцию выглядеть равноудаленными, даже если они отличаются. Это явление, известное как «проклятие размерности», усложняет задачу определения значимых сходств.

Методы размерности снижения, такие как анализ основных компонентов (PCA) или T-SNE (T-распределенное стохастическое соседнее соседнее), могут смягчить эту проблему, проецируя данные в более низкие пространства. Эти сниженные представления позволяют кластеризационным алгоритмам работать более эффективно.