Кластеризация данных PDF

Кластеризация данных Кластеризация данных – это метод машинного обучения, который группирует данные по сходству. Это мощный инструмент для анализа данных, который помогает выявлять закономерности и структуру в больших наборах данных. СЛ по Савелий Лушник Определение кластеризации Группировка по...

Кластеризация данных Кластеризация данных – это метод машинного обучения, который группирует данные по сходству. Это мощный инструмент для анализа данных, который помогает выявлять закономерности и структуру в больших наборах данных. СЛ по Савелий Лушник Определение кластеризации Группировка по сходству Без предварительной информации Кластеризация – это процесс группировки объектов в Кластеризация – это метод обучения без учителя, что кластеры, так что объекты в одном кластере более похожи означает, что алгоритм не знает заранее, к каким группам друг на друга, чем объекты в разных кластерах. должны принадлежать данные. Алгоритм сам должен найти структуру в данных. Основные принципы кластеризации Расстояние Сходство Расстояние между объектами Объекты в одном кластере измеряется по сходству их должны быть похожи друг на характеристик. друга, а объекты в разных кластерах должны быть разными. Оптимизация Алгоритмы кластеризации ищут оптимальное распределение объектов в кластеры, чтобы минимизировать расстояние между объектами в одном кластере и максимизировать расстояние между объектами в разных кластерах. Методы кластеризации K-Means Иерархическая кластеризация K-Means – это алгоритм кластеризации, который делит Иерархическая кластеризация данные на заданное число k строит древовидную структуру кластеров. кластеров, иерархически группируя данные по сходству. DBSCAN Другие методы DBSCAN – это алгоритм Существуют и другие методы кластеризации, который кластеризации, такие как группирует объекты, Gaussian Mixture Models, Affinity основанные на плотности Propagation, etc. данных. Выбор алгоритма кластеризации Тип данных Тип данных, например, числовые, категориальные, текстовые. Цель кластеризации Что вы хотите получить от кластеризации? Классификация, прогнозирование, анализ. Качество кластеризации Как оценить качество кластеризации? Измерить точность, стабильность, interpretability. Определение числа кластеров Elbow method Метод “локтя” – это визуальный метод, который позволяет Другие методы определить оптимальное число кластеров по графику Существуют и другие методы, которые позволяют зависимости внутрикластерной дисперсии от числа определить оптимальное число кластеров, например, Gap кластеров. statistic, etc. 1 2 3 Silhouette analysis Анализ силуэтов – это метод, который измеряет сплоченность кластеров и различие между ними. Оценка качества кластеризации Точность 1 Точность – это доля правильно классифицированных объектов. Полнота 2 Полнота – это доля объектов, которые были правильно классифицированы. F1-score 3 F1-score – это гармоническое среднее между точностью и полнотой. Стабильность Стабильность – это способность алгоритма кластеризации 4 выдавать стабильные результаты при различных запусках на одних и тех же данных. Практические примеры применения кластеризации 1 Сегментация клиентов Группировка клиентов по их поведению и предпочтениям. 2 Распознавание образов Группировка изображений по сходству их визуальных характеристик. 3 Обнаружение аномалий Выявление редких или необычных данных.