Jakie są algorytmy grupowania danych?

Hej! Jako dostawca danych często pytają mnie o algorytmy grupowania danych. Pomyślałem więc, że napiszę post na blogu, aby wyjaśnić, czym one są, jak działają i dlaczego są ważne.

Jakie są algorytmy grupowania danych?

Algorytmy grupowania danych są rodzajem techniki uczenia maszynowego bez nadzoru. Mówiąc prosto, grupują podobne punkty danych razem w klastry. Algorytmy te analizują dane bez wcześniej zdefiniowanych etykiet. Zamiast powiedzieć, co reprezentuje każdy punkt danych, algorytm uznaje, które punkty danych są podobne na podstawie ich cech.

Załóżmy, że prowadzisz działalność E -Commerce i masz zestaw danych z informacjami o klientach. Zestaw danych może obejmować takie rzeczy, jak wiek, historia zakupu i lokalizacja. Algorytm grupowania może grupować klientów o podobnych nawykach zakupowych i danych demograficznych w różne klastry. Może to pomóc w ukierunkowaniu na określone kampanie marketingowe w każdej grupie.

Jak działają?

Istnieje kilka różnych rodzajów algorytmów grupowania danych, ale przejmę niektóre z najczęstszych.

K - oznacza grupowanie

K - oznacza jeden z najbardziej znanych algorytmów grupowania. Zaczyna się od losowego wyboru punktów „k” w przestrzeni danych, gdzie „k” to liczba klastrów, które chcesz utworzyć. Te punkty nazywane są środkami ciężarowymi.

Algorytm następnie przypisuje każdy punkt danych do najbliższego środka ciężkości. Po przypisaniu wszystkich punktów danych środki centralne są ponownie obliczane jako średnia wszystkich punktów danych w każdym klastrze. Proces ten powtarza się, aż centroidy przestaną znacznie poruszać, co oznacza, że ​​klastry są stabilne.

Na przykład, jeśli używasz k - środków do skupienia różnych rodzajów owoców w oparciu o ich rozmiar i wagę, najpierw wybierzesz wiele klastrów (powiedzmy, 3 dla małych, średnich i dużych owoców). Algorytm grupowałby następnie owoce wokół tych początkowych centralnych i dostosowuje je, aż utworzy najlepsze - dopasowane klastry.

Hierarchiczne grupowanie

Hierarchiczne grupowanie tworzy hierarchię klastrów. Istnieją dwa główne podejścia: aglomeratywne i dzielące.

Aglomeratywne hierarchiczne klastrowanie rozpoczyna się od traktowania każdego punktu danych jako własnego klastra. Następnie wielokrotnie łączy dwa najbardziej podobne klastry, dopóki wszystkie punkty danych znajdą się w jednym klastrze. Rezultatem jest drzewo - jak struktura zwana dendrogramem, który pokazuje relacje między klastrami na różnych poziomach.

Dywizjonalne hierarchiczne grupowanie działa na odwrót. Zaczyna się od wszystkich punktów danych w jednym dużym klastrze, a następnie dzieli go na coraz mniejsze klastry, aż każdy punkt danych znajdzie się we własnym klastrze.

Ten rodzaj grupowania jest świetny, gdy nie znasz z góry liczby klastrów. Możesz spojrzeć na dendrogram i zdecydować, gdzie go wyciąć, aby uzyskać pożądaną liczbę klastrów.

DBSCAN (przestrzenne klastrowanie zastosowań z szumem)

DBSCAN jest algorytmem opartym na gęstości. Grupuje punkty danych na podstawie ich gęstości. Punkty, które są blisko siebie i mają wystarczającą liczbę sąsiednich punktów, tworzą klaster. Punkty, które są dalekie od każdego gęstego regionu, są uważane za hałas.

Algorytm ma dwa główne parametry: „EPS” (maksymalna odległość między dwoma punktami, które należy wziąć pod uwagę w tej samej okolicy) i „Minpts” (minimalna liczba punktów wymaganych do utworzenia gęstego regionu).

Załóżmy, że analizujesz dane o przestępczości w mieście. DBSCAN może zidentyfikować obszary o wysokiej gęstości przestępczości jako klastry i pojedyncze, izolowane incydenty przestępcze jako hałas.

Dlaczego są ważne?

Algorytmy grupowania danych mają szeroki zakres zastosowań w różnych branżach.

Marketing

Jak wspomniałem wcześniej, klastrowanie może pomóc firmom w segmentacji ich klientów. Rozumiejąc różne grupy klientów, firmy mogą tworzyć bardziej spersonalizowane strategie marketingowe. Na przykład marka modowa o wysokiej jakości może być skierowana do klientów w klastrze o wysokich dochodach, modzie - świadomych osób z ekskluzywnymi ofertami.

Opieka zdrowotna

W opiece zdrowotnej grupowanie może być stosowane do grupowania pacjentów z podobnymi historiami medycznymi, objawami lub profilami genetycznymi. Może to pomóc lekarzom zidentyfikować wzorce chorób i opracować bardziej skuteczne plany leczenia.

Przetwarzanie obrazu

Algorytmy grupowania są również używane w przetwarzaniu obrazu. Mogą grupować piksele na obrazie opartym na ich kolorze lub intensywności. Może to być przydatne do zadań takich jak segmentacja obrazów, w których chcesz oddzielić różne obiekty na obrazie.

Nasze dane i narzędzia

Jako dostawca danych zapewniamy wysokiej jakości zestawy danych, które są idealne do testowania i wdrażania algorytmów klastrowania. Mamy również dostęp do kilku świetnych narzędzi. Na przykładDSA72004B Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 gs/s, 4 ch.jest potężnym urządzeniem, które może pomóc w analizie i przetwarzaniu danych do klastrowania. Oferuje szybkie możliwości akwizycji i analizy danych, które są niezbędne do obsługi dużych zestawów danych.

Kolejną świetną opcją jestDSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 gs/s, 4 ch.. Ten analizator zapewnia dokładne i niezawodne dane, które są kluczowe dla uzyskania dokładnych wyników grupowania.

A jeśli potrzebujesz bardziej zaawansowanego rozwiązania,DSA8300 Tektronix Digital Serial Analyzerto najlepszy wybór. Ma zaawansowane funkcje, które mogą obsługiwać złożone zadania analizy danych, dzięki czemu jest idealny do analizy klastrowania w głębi głębokości.

Skontaktuj się z nami w celu uzyskania potrzeb grupowania

Jeśli chcesz korzystać z algorytmów grupowania danych dla Twojej firmy lub badań, jesteśmy tutaj, aby pomóc. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz wysokiej jakości danych, porady, w jakim algorytmie do użycia, czy pomoc w konfigurowaniu analizy, mamy ochronę. Skontaktuj się z nami, aby rozpocząć dyskusję na temat twoich konkretnych wymagań. Możemy współpracować, aby znaleźć najlepsze rozwiązania dla twoich projektów grupowania danych.

Odniesienia

• Han, J., Kamber, M., i Pei, J. (2011). Wydobycie danych: koncepcje i techniki. Morgan Kaufmann.
• Bishop, CM (2006). Rozpoznawanie wzorów i uczenie maszynowe. Skoczek.