การจัดกลุ่มในการเรียนรู้ของเครื่อง: มันคืออะไรและมันทำงานอย่างไร

การจัดกลุ่มเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งนำเสนอวิธีการเปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลดิบ คู่มือนี้สำรวจว่าการจัดกลุ่มทำงานอย่างไรอัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนมันแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายในโลกแห่งความจริงและข้อได้เปรียบและความท้าทายที่สำคัญ

สารบัญ

• การจัดกลุ่มในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
• การจัดกลุ่มทำงานอย่างไร?
• อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม
• แอพพลิเคชั่นการจัดกลุ่มในโลกแห่งความเป็นจริง
• ข้อดีของการจัดกลุ่ม
• ความท้าทายในการจัดกลุ่ม

การจัดกลุ่มในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การจัดกลุ่มเป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลที่ใช้ใน ML เพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลเป็นกลุ่มตามความคล้ายคลึงกัน แต่ละคลัสเตอร์มีจุดข้อมูลที่คล้ายกันมากกว่าจุดอื่นในกลุ่มอื่น ๆ กระบวนการนี้ช่วยเปิดเผยการจัดกลุ่มหรือรูปแบบตามธรรมชาติในข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ความรู้หรือฉลากใด ๆ

การจัดกลุ่มในการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ตัวอย่างเช่นลองนึกภาพว่าคุณมีคอลเลกชันภาพสัตว์แมวและสุนัขตัวอื่น ๆ อัลกอริทึมการจัดกลุ่มจะวิเคราะห์คุณสมบัติของแต่ละภาพ - เช่นรูปร่างสีหรือพื้นผิว - และจัดกลุ่มภาพของแมวเข้าด้วยกันในกลุ่มหนึ่งและภาพของสุนัขในอีกกลุ่มหนึ่ง ที่สำคัญการจัดกลุ่มไม่ได้กำหนดป้ายกำกับที่ชัดเจนเช่น "แมว" หรือ "สุนัข" (เพราะวิธีการจัดกลุ่มไม่เข้าใจว่าสุนัขหรือแมวคืออะไร) มันเพียงแค่ระบุการจัดกลุ่มปล่อยให้คุณตีความและตั้งชื่อกลุ่มเหล่านั้น

การจัดกลุ่มกับการจำแนกประเภท: อะไรคือความแตกต่าง?

การจัดกลุ่มและการจำแนกประเภทมักจะถูกเปรียบเทียบ แต่ตอบสนองวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน การจัดกลุ่มวิธีการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อระบุการจัดกลุ่มตามธรรมชาติตามความคล้ายคลึงกัน ในทางตรงกันข้ามการจำแนกประเภทเป็นวิธีการเรียนรู้ที่อยู่ภายใต้การดูแลที่ต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อทำนายหมวดหมู่เฉพาะ

การจัดกลุ่มเผยรูปแบบและกลุ่มที่ไม่มีฉลากที่กำหนดไว้ล่วงหน้าทำให้เหมาะสำหรับการสำรวจ ในทางกลับกันการจำแนกประเภทกำหนดฉลากที่ชัดเจนเช่น "แมว" หรือ "สุนัข" ให้กับจุดข้อมูลใหม่ตามการฝึกอบรมก่อนหน้านี้ การจำแนกประเภทมีการกล่าวถึงที่นี่เพื่อเน้นความแตกต่างจากการจัดกลุ่มและช่วยชี้แจงเมื่อใดที่จะใช้แต่ละวิธี

การจัดกลุ่มทำงานอย่างไร?

การจัดกลุ่มระบุกลุ่ม (หรือกลุ่ม) ของจุดข้อมูลที่คล้ายกันภายในชุดข้อมูลช่วยเปิดเผยรูปแบบหรือความสัมพันธ์ ในขณะที่อัลกอริทึมเฉพาะอาจเข้าใกล้การจัดกลุ่มแตกต่างกันกระบวนการโดยทั่วไปจะทำตามขั้นตอนสำคัญเหล่านี้:

ขั้นตอนที่ 1: ทำความเข้าใจกับข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน

หัวใจสำคัญของการจัดกลุ่มเป็นอัลกอริทึมความคล้ายคลึงกันที่วัดว่าจุดข้อมูลที่คล้ายกันเป็นอย่างไร อัลกอริทึมความคล้ายคลึงกันแตกต่างกันไปตามตัวชี้วัดระยะทางที่พวกเขาใช้ในการหาปริมาณจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• ข้อมูลทางภูมิศาสตร์:ความคล้ายคลึงกันอาจขึ้นอยู่กับระยะทางกายภาพเช่นความใกล้ชิดของเมืองหรือสถานที่
• ข้อมูลลูกค้า:ความคล้ายคลึงกันอาจเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าที่ใช้ร่วมกันเช่นพฤติกรรมการใช้จ่ายหรือประวัติการซื้อ

มาตรการระยะทางทั่วไป ได้แก่ ระยะทางแบบยุคลิด (ระยะทางเส้นตรงระหว่างจุด) และระยะทางแมนฮัตตัน (ความยาวเส้นทางตามกริด) มาตรการเหล่านี้ช่วยกำหนดจุดที่ควรจัดกลุ่ม

ขั้นตอนที่ 2: การจัดกลุ่มจุดข้อมูล

เมื่อวัดความคล้ายคลึงกันอัลกอริทึมจะจัดระเบียบข้อมูลเป็นกลุ่ม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับสองงานหลัก:

• การระบุกลุ่ม:อัลกอริทึมค้นหากลุ่มโดยการจัดกลุ่มใกล้เคียงหรือจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง คะแนนใกล้เคียงกันมากขึ้นในพื้นที่ฟีเจอร์น่าจะเป็นของคลัสเตอร์เดียวกัน
• การปรับแต่งกลุ่ม:อัลกอริทึมปรับกลุ่มซ้ำ ๆ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของพวกเขาเพื่อให้มั่นใจว่าจุดข้อมูลในคลัสเตอร์นั้นใกล้เคียงที่สุดเท่าที่จะทำได้ในขณะที่เพิ่มการแยกระหว่างกลุ่ม

ตัวอย่างเช่นในงานการแบ่งกลุ่มลูกค้าการจัดกลุ่มเริ่มต้นอาจแบ่งลูกค้าขึ้นอยู่กับระดับการใช้จ่าย แต่การปรับแต่งเพิ่มเติมอาจเปิดเผยกลุ่มที่เหมาะสมยิ่งขึ้นเช่น "ผู้ซื้อต่อรองราคาบ่อย" หรือ "ผู้ซื้อหรูหรา"

ขั้นตอนที่ 3: การเลือกจำนวนกลุ่ม

การตัดสินใจว่าจะสร้างกลุ่มกี่กลุ่มเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการ:

• กลุ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้า:อัลกอริทึมบางอย่างเช่น k-mean คุณต้องการให้คุณระบุจำนวนกลุ่มล่วงหน้า การเลือกหมายเลขที่ถูกต้องมักเกี่ยวข้องกับการทดลองและข้อผิดพลาดหรือเทคนิคการมองเห็นเช่น "วิธีข้อศอก" ซึ่งระบุจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมที่สุดตามผลตอบแทนที่ลดลงในการแยกคลัสเตอร์
• การจัดกลุ่มอัตโนมัติ:อัลกอริทึมอื่น ๆ เช่น DBSCAN (การจัดกลุ่มเชิงพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของแอพพลิเคชั่นที่มีสัญญาณรบกวน) กำหนดจำนวนกลุ่มโดยอัตโนมัติตามโครงสร้างของข้อมูลทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับงานสำรวจ

ทางเลือกของวิธีการจัดกลุ่มมักขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลและปัญหาที่คุณพยายามแก้ไข

ขั้นตอนที่ 4: การจัดกลุ่มอย่างหนักกับการจัดกลุ่ม

วิธีการจัดกลุ่มแตกต่างกันในวิธีที่พวกเขากำหนดจุดข้อมูลให้กับกลุ่ม:

• การจัดกลุ่มอย่างหนัก:แต่ละจุดข้อมูลอยู่ที่หนึ่งคลัสเตอร์ ตัวอย่างเช่นข้อมูลลูกค้าอาจถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มที่แตกต่างเช่น "ผู้ใช้จ่ายต่ำ" และ "ผู้ใช้จ่ายสูง" โดยไม่มีการทับซ้อนระหว่างกลุ่ม
• การจัดกลุ่มแบบอ่อน:จุดข้อมูลสามารถอยู่ในหลายกลุ่มโดยมีความน่าจะเป็นที่กำหนดให้กับแต่ละกลุ่ม ตัวอย่างเช่นลูกค้าที่ร้านค้าทั้งออนไลน์และในร้านอาจเป็นส่วนหนึ่งของทั้งสองกลุ่มสะท้อนให้เห็นถึงรูปแบบพฤติกรรมที่หลากหลาย

อัลกอริทึมการจัดกลุ่มแปลงข้อมูลดิบเป็นกลุ่มที่มีความหมายช่วยเปิดเผยโครงสร้างที่ซ่อนอยู่และเปิดใช้งานข้อมูลเชิงลึกในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ในขณะที่รายละเอียดที่แน่นอนแตกต่างกันไปตามอัลกอริทึมกระบวนการที่ครอบคลุมนี้เป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจว่าการจัดกลุ่มทำงานอย่างไร

อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม

การจัดกลุ่มอัลกอริทึมกลุ่มจุดข้อมูลตามความคล้ายคลึงกันของพวกเขาช่วยเปิดเผยรูปแบบในข้อมูล อัลกอริทึมการจัดกลุ่มที่พบบ่อยที่สุดคือการทำคลัสเตอร์ที่ใช้เซนทรอยด์ตามลำดับชั้นความหนาแน่นและการจัดกลุ่มแบบกระจาย แต่ละวิธีมีจุดแข็งและเหมาะสมกับข้อมูลและเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง ด้านล่างนี้เป็นภาพรวมของแต่ละวิธี:

การจัดกลุ่มที่ใช้เซนทรอยด์

การจัดกลุ่มที่ใช้ Centroid ขึ้นอยู่กับศูนย์ตัวแทนเรียกว่า Centroid สำหรับแต่ละคลัสเตอร์ เป้าหมายคือการจัดกลุ่มจุดข้อมูลใกล้กับเซนทรอยด์ในขณะที่มั่นใจว่าเซนทรอยด์นั้นอยู่ห่างกันมากที่สุด ตัวอย่างที่รู้จักกันดีคือการจัดกลุ่ม k-mean ซึ่งเริ่มต้นด้วยการวางเซนทรอยด์แบบสุ่มในข้อมูล จุดข้อมูลถูกกำหนดให้กับเซนทรอยด์ที่ใกล้ที่สุดและเซนทรอยด์จะถูกปรับให้เป็นตำแหน่งเฉลี่ยของจุดที่กำหนด กระบวนการนี้จะทำซ้ำจนกว่า centroids จะไม่เคลื่อนไหวมากนัก K-mean มีประสิทธิภาพและทำงานได้ดีเมื่อคุณรู้ว่ามีกลุ่มคาดหวังจำนวนเท่าใด แต่สามารถต่อสู้กับข้อมูลที่ซับซ้อนหรือมีเสียงดังได้

การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น

การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นสร้างโครงสร้าง treelike ของกลุ่ม ในวิธีการที่พบบ่อยที่สุดการจัดกลุ่ม agglomerative แต่ละจุดข้อมูลจะเริ่มเป็นคลัสเตอร์จุดเดียว กลุ่มที่อยู่ใกล้กันมากที่สุดจะถูกรวมเข้าด้วยกันซ้ำ ๆ จนกระทั่งมีเพียงกลุ่มใหญ่เพียงกลุ่มเดียว กระบวนการนี้ถูกมองเห็นโดยใช้ dendrogram ซึ่งเป็นแผนภาพต้นไม้ที่แสดงขั้นตอนการรวม ด้วยการเลือกระดับเฉพาะของ dendrogram คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าจะสร้างกลุ่มได้กี่กลุ่ม การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นนั้นใช้งานง่ายและไม่จำเป็นต้องระบุจำนวนกลุ่มด้านหน้า แต่อาจช้าสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การจัดกลุ่มตามความหนาแน่น

การจัดกลุ่มที่ใช้ความหนาแน่นมุ่งเน้นไปที่การค้นหาพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของจุดข้อมูลในขณะที่รักษาพื้นที่กระจัดกระจายเป็นเสียงรบกวน DBSCAN เป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งระบุกลุ่มตามพารามิเตอร์สองตัว: Epsilon (ระยะทางสูงสุดสำหรับคะแนนที่จะพิจารณาเพื่อนบ้าน) และ MIN_POINTS (จำนวนคะแนนต่ำสุดที่จำเป็นในการสร้างพื้นที่หนาแน่น) DBSCAN ไม่จำเป็นต้องกำหนดจำนวนกลุ่มล่วงหน้าทำให้มีความยืดหยุ่น มันทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีเสียงดัง อย่างไรก็ตามหากค่าพารามิเตอร์ทั้งสองไม่ได้เลือกอย่างระมัดระวังกลุ่มผลลัพธ์อาจไม่มีความหมาย

การจัดกลุ่มตามการกระจาย

การจัดกลุ่มตามการกระจายจะถือว่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นจากรูปแบบที่ทับซ้อนกันที่อธิบายโดยการแจกแจงความน่าจะเป็น แบบจำลองผสมแบบเกาส์เซียน (GMM) ซึ่งแต่ละคลัสเตอร์จะแสดงด้วยการกระจายแบบเกาส์ (รูประฆัง) เป็นวิธีการทั่วไป อัลกอริทึมคำนวณความน่าจะเป็นของแต่ละจุดที่เป็นของการกระจายแต่ละครั้งและปรับกลุ่มให้พอดีกับข้อมูลได้ดีขึ้น ซึ่งแตกต่างจากวิธีการทำคลัสเตอร์ที่ยาก GMM อนุญาตให้มีการจัดกลุ่มแบบอ่อนซึ่งหมายความว่าจุดสามารถเป็นของหลายกลุ่มที่มีความน่าจะเป็นที่แตกต่างกัน สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลที่ทับซ้อนกัน แต่ต้องมีการปรับแต่งอย่างระมัดระวัง

แอพพลิเคชั่นการจัดกลุ่มในโลกแห่งความเป็นจริง

การจัดกลุ่มเป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ที่ใช้ในหลาย ๆ ฟิลด์เพื่อเปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกในข้อมูล นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

คำแนะนำเพลง

การจัดกลุ่มสามารถจัดกลุ่มผู้ใช้ตามการตั้งค่าเพลงของพวกเขา ด้วยการแปลงศิลปินที่ชื่นชอบของผู้ใช้เป็นข้อมูลเชิงตัวเลขและการจัดกลุ่มผู้ใช้ที่มีรสนิยมที่คล้ายกันแพลตฟอร์มเพลงสามารถระบุกลุ่มเช่น "ผู้รักป๊อป" หรือ "ผู้ที่ชื่นชอบแจ๊ส" คำแนะนำสามารถปรับแต่งภายในกลุ่มเหล่านี้เช่นการแนะนำเพลงจากเพลย์ลิสต์ของผู้ใช้ A ถึงผู้ใช้ B หากเป็นของคลัสเตอร์เดียวกัน วิธีการนี้ครอบคลุมไปถึงอุตสาหกรรมอื่น ๆ เช่นแฟชั่นภาพยนตร์หรือรถยนต์ที่การตั้งค่าของผู้บริโภคสามารถผลักดันคำแนะนำ

การตรวจจับความผิดปกติ

การจัดกลุ่มมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการระบุจุดข้อมูลที่ผิดปกติ โดยการวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลอัลกอริทึมเช่น DBSCAN สามารถแยกคะแนนที่อยู่ไกลจากผู้อื่นหรือระบุว่าเป็นเสียงรบกวนอย่างชัดเจน ความผิดปกติเหล่านี้มักส่งสัญญาณปัญหาเช่นสแปมธุรกรรมบัตรเครดิตที่ฉ้อโกงหรือภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ การจัดกลุ่มเป็นวิธีที่รวดเร็วในการระบุและดำเนินการกับค่าผิดปกติเหล่านี้เพื่อให้มั่นใจว่าประสิทธิภาพในสาขาที่ความผิดปกติอาจมีผลกระทบร้ายแรง

การแบ่งส่วนลูกค้า

ธุรกิจใช้การจัดกลุ่มเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและแบ่งกลุ่มผู้ชมออกเป็นกลุ่มที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นกลุ่มอาจเปิดเผย“ ผู้ซื้อรุ่นเยาว์ที่ซื้อสินค้าบ่อยและมีมูลค่าต่ำ” เมื่อเทียบกับ“ ผู้ซื้อเก่าที่ซื้อสินค้าที่มีมูลค่าสูงน้อยลง” ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ บริษัท ต่างๆสามารถสร้างกลยุทธ์การตลาดที่ตรงเป้าหมายปรับแต่งการนำเสนอผลิตภัณฑ์และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรเพื่อการมีส่วนร่วมและผลกำไรที่ดีขึ้น

การแบ่งส่วนภาพ

ในการวิเคราะห์ภาพกลุ่มการจัดกลุ่มภูมิภาคที่คล้ายกันการแบ่งส่วนภาพเป็นวัตถุที่แตกต่างกัน ในการดูแลสุขภาพเทคนิคนี้ใช้เพื่อระบุเนื้องอกในการสแกนทางการแพทย์เช่น MRIs ในยานพาหนะอิสระการจัดกลุ่มจะช่วยแยกความแตกต่างของคนเดินถนนยานพาหนะและอาคารในภาพอินพุตปรับปรุงการนำทางและความปลอดภัย

ข้อดีของการจัดกลุ่ม

การจัดกลุ่มเป็นเครื่องมือที่จำเป็นและหลากหลายในการวิเคราะห์ข้อมูล มันมีค่าอย่างยิ่งเนื่องจากไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับและสามารถค้นพบรูปแบบภายในชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

ปรับขนาดได้สูงและมีประสิทธิภาพ

หนึ่งในประโยชน์หลักของการจัดกลุ่มคือความแข็งแกร่งของมันเป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล การจัดกลุ่มไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่ติดฉลากซึ่งมักจะใช้เวลานานที่สุดในการจัดกลุ่ม การจัดกลุ่มช่วยให้นักวิเคราะห์ทำงานโดยตรงกับข้อมูลดิบและข้ามความต้องการฉลาก

นอกจากนี้วิธีการจัดกลุ่มมีประสิทธิภาพในการคำนวณและปรับขนาดได้ อัลกอริทึมเช่น K-Mean นั้นมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะและสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ อย่างไรก็ตาม k-mean มี จำกัด : บางครั้งมันยืดหยุ่นและไวต่อเสียงรบกวน อัลกอริทึมเช่น DBSCAN นั้นมีความแข็งแกร่งต่อเสียงรบกวนมากขึ้นและสามารถระบุกลุ่มที่มีรูปร่างตามอำเภอใจได้แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าการคำนวณ

ช่วยในการสำรวจข้อมูล

การจัดกลุ่มมักเป็นขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ข้อมูลเนื่องจากช่วยค้นพบโครงสร้างและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ โดยการจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันจะเผยให้เห็นความสัมพันธ์และเน้นค่าผิดปกติ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถเป็นแนวทางให้ทีมในการสร้างสมมติฐานและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

นอกจากนี้การจัดกลุ่มทำให้ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนง่ายขึ้น สามารถใช้เพื่อลดขนาดของพวกเขาซึ่งช่วยในการสร้างภาพและการวิเคราะห์เพิ่มเติม สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการสำรวจข้อมูลและระบุข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้

ความท้าทายในการจัดกลุ่ม

ในขณะที่การจัดกลุ่มเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็ไม่ค่อยมีการใช้ในการแยก มันมักจะต้องใช้ควบคู่กับอัลกอริทึมอื่น ๆ เพื่อทำการคาดการณ์ที่มีความหมายหรือได้รับข้อมูลเชิงลึก

ขาดความสามารถในการตีความ

กลุ่มที่ผลิตโดยอัลกอริทึมไม่สามารถตีความได้โดยเนื้อแท้ การทำความเข้าใจว่าทำไมจุดข้อมูลเฉพาะจึงเป็นของคลัสเตอร์ต้องมีการตรวจสอบด้วยตนเอง อัลกอริทึมการจัดกลุ่มไม่ได้ให้ฉลากหรือคำอธิบายทำให้ผู้ใช้อนุมานความหมายและความสำคัญของกลุ่ม สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเป็นพิเศษเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือซับซ้อน

ความไวต่อพารามิเตอร์

ผลลัพธ์การจัดกลุ่มขึ้นอยู่กับการเลือกพารามิเตอร์อัลกอริทึม ตัวอย่างเช่นจำนวนกลุ่มใน K-mean หรือพารามิเตอร์ Epsilon และ Min_Points ใน DBSCAN ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ การกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดมักเกี่ยวข้องกับการทดลองอย่างกว้างขวางและอาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านโดเมนซึ่งอาจใช้เวลานาน

คำสาปของมิติ

ข้อมูลมิติสูงนำเสนอความท้าทายที่สำคัญสำหรับอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม ในช่องว่างมิติสูงการวัดระยะทางจะมีประสิทธิภาพน้อยลงเนื่องจากจุดข้อมูลมีแนวโน้มที่จะปรากฏเท่ากันแม้ว่าจะแตกต่างกัน ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า "คำสาปของมิติ" ทำให้งานของการระบุความคล้ายคลึงกันที่มีความหมายมีความซับซ้อน

เทคนิคการลดมิติเช่นการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) หรือ T-SNE (การฝังเพื่อนบ้าน Stochastic ที่แจกจ่าย) สามารถลดปัญหานี้ได้โดยการฉายข้อมูลลงในพื้นที่มิติที่ต่ำกว่า การเป็นตัวแทนที่ลดลงเหล่านี้ช่วยให้อัลกอริทึมการจัดกลุ่มสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น