Кластеризация данных PDF

Кластеризация данных Добро пожаловать на презентацию о кластеризации данных. Данный обзор поможет понять, как эта техника используется в аналитике. АТ по Анастасия Токарева Что такое кластеризация? Разделение данных Без учителя Кластеризация - это процесс группи...

Кластеризация данных Добро пожаловать на презентацию о кластеризации данных. Данный обзор поможет понять, как эта техника используется в аналитике. АТ по Анастасия Токарева Что такое кластеризация? Разделение данных Без учителя Кластеризация - это процесс группировки данных на Методы кластеризации относятся к неконтролируемому основе их сходства. Алгоритмы анализируют машинному обучению. Алгоритм не имеет заранее характеристики данных и объединяют похожие заданных меток для данных. Он самостоятельно элементы в кластеры. определяет группы на основе анализа данных. Принципы кластеризации 1 Сходство 2 Расстояние Алгоритмы кластеризации Кластеризация использует предполагают, что данные метрики расстояния для в одном кластере более определения близости похожи друг на друга, чем данных. Чем ближе данные, на данные в других тем вероятнее, что они кластерах. будут в одном кластере. 3 Оптимизация Алгоритмы кластеризации пытаются найти оптимальное разбиение данных на кластеры, максимизируя внутрикластерную схожесть и минимизируя межкластерное сходство. Методы кластеризации K-means Иерархическая Этот метод группирует Этот метод иерархически данные в k кластеров, группирует данные, создавая определяя центроиды древовидную структуру. кластеров и присваивая Может быть агломеративной точки данным ближайшему (снизу вверх) или центроиду. разделительной (сверху вниз). Плотность-базированная Этот метод использует плотность данных для определения кластеров. Он идентифицирует области с высокой плотностью точек данных как кластеры. K-means алгоритм 1 Инициализация Алгоритм случайным образом выбирает k центроидов, которые будут ядрами для кластеров. 2 Присваивание Каждая точка данных присваивается кластеру с ближайшим центроидом. Это создает начальное разделение на кластеры. 3 Обновление Алгоритм пересчитывает положение центроидов, основываясь на средних значениях данных в каждом кластере. 4 Повторение Шаги присваивания и обновления повторяются до тех пор, пока центроиды не перестанут значительно смещаться. Иерархическая кластеризация Агломеративная Этот метод начинается с каждой точки данных как 1 отдельного кластера, и затем объединяет наиболее похожие кластеры до тех пор, пока не останется одно. Разделительная Этот метод начинается с одного кластера, который затем 2 разделяется на подкластеры до тех пор, пока не останется одна точка данных в каждом кластере. Оценка качества кластеризации Силуэт-коэффициент Измеряет сплоченность кластера, сравнивая расстояние до точек в своем кластере с расстоянием до точек в соседнем кластере. Индекс Дэвиса-Болдина Измеряет расстояние между кластерами, стремясь минимизировать межкластерное расстояние и максимизировать внутрикластерное расстояние. Индекс Калински-Харабаша Измеряет соотношение межкластерной дисперсии и внутрикластерной дисперсии, стремясь минимизировать внутрикластерную дисперсию. Применение кластеризации в бизнесе 1 2 Сегментация клиентов Анализ рынка Разделение клиентов на группы Выявление ниш и трендов на с похожими характеристиками рынке для разработки новых для оптимизации маркетинговых продуктов и услуг. кампаний. 3 4 Обнаружение аномалий Прогнозирование Идентификация нетипичных Создание моделей для событий в данных для прогнозирования спроса, предотвращения поведения клиентов или мошенничества или результатов бизнес-процессов. обнаружения ошибок. Заключение и рекомендации Кластеризация - мощный инструмент для анализа данных, предоставляющий ценные идеи для оптимизации бизнес- процессов. Выбор подходящего метода и оценка качества кластеризации - ключевые этапы для получения точных и полезных результатов.