Introduksjon til Clustering Algorithms
For å starte med emnet trenger vi å vite hva som er gruppering. Clustering er en prosess der vi må identifisere den lignende eller identiske gruppen av data i et datasett, og å bruke funksjonalitet i dette datasettet i henhold til vår forventede utgang er kjent som clustering-algoritmen. Det er den mest populære teknikken i dag som trend innen datavitenskap. Så i denne artikkelen skal vi gå gjennom hva som er klyngealgoritme, forskjellige typer klyngebaserte algoritmer, bruksområdets bruksområder og fordeler og ulemper.
I utgangspunktet sier klyngealgoritmen å identifisere identiske dataenheter i en gruppe med flere datasett og ordne dem i en klynge for å bruke lignende funksjonalitet. Med andre ord kan vi si at grupperingsalgoritmen deler populasjonen til flere lignende dataenheter i en gruppe av flere datasett i en lignende egenskap.
Typer Clustering Algorithm
I utgangspunktet er grupperingsalgoritmen delt inn i to undergrupper som er:
1. Hard clustering: I hard clustering tilhører en gruppe lignende dataenheter en lignende egenskap eller klynge fullstendig. Hvis dataenhetene ikke er like opp til en viss tilstand, blir dataenheten fullstendig fjernet fra klyngesettet.
2. Myk klynge: Ved myk klynge gis avslapning til enhver dataenhet som finner en lignende likhet hette for å danne en klynge. I denne typen klynger kan en unik dataenhet finnes i flere klynger satt i henhold til deres lignende hette.
Hva er Clustering Methodology?
Hver klyngemetodikk følger et sett med regler som definerer deres sett med likhet mellom dataenheten. Det er hundrevis av gruppering metodologier tilgjengelig i markedet i dag. Så la oss ta noe av det i betraktning som er veldig populært i dag:
1. Tilkoblingsmodeller
Som tydeligere med tittelen, i denne mekanismealgoritmen finner du den nærmeste lignende dataenheten i gruppen av angitte dataenheter basert på forestillingen om at datapunktene er nærmere i datarommet. Så dataenheten nærmere den lignende dataenheten vil ha mer likhet enn dataenheten som ligger veldig langt unna. Denne mekanismen har også to tilnærminger.
I den første tilnærmingen begynner algoritmen å dele et sett dataenheter i en egen klynge og deretter ordne dem i henhold til avstandskriteriene.
I en annen tilnærming setter algoritmen all dataenheten i en bestemt klynge og aggregerer dem deretter i henhold til avstandskriteriene, da avstandsfunksjonen er et subjektivt valg basert på brukerkriterier.
2. Centroid-modeller
I denne typen iterative algoritmer blir først et visst centroidpunkt tatt i betraktning, deretter settes den lignende dataenheten i henhold til deres nærhet relativt til dette centroidpunktet til en klynge. Den mest populære K-Means Clustering-algoritmen var ikke vellykket i denne typen clustering-algoritmer. Et merke til er at ingen klynger er forhåndsdefinert i centroid-modeller, så vi har en analyse av utdatasettet.
3. Distribusjonsmodeller
I denne typen algoritmer finner metoden at hvor mye er det mulig at hver dataenhet i en klynge tilhører identisk eller samme distribusjon som Gauss eller normal. En ulempe med denne typen algoritmer er at datasett-enheten i denne typen clustering må lide av overmasse.
4. Tetthetsmodeller
Ved bruk av denne algoritmen isoleres datasettet i forhold til forskjellige tetthetsregioner av data i dataområdet, og deretter tilordnes dataenheten spesifikke klynger.
5. K Betyr Clustering
Denne typen klynger brukes til å finne et lokalt maksimum etter hver iterasjon i settet med flere datasett. Denne mekanismen omfatter fem trinn som er nevnt nedenfor:
- Først må vi definere ønsket antall på klyngen vi ønsker i denne algoritmen.
- Hvert datapunkt blir tildelt en klynge tilfeldig.
- Da må vi beregne centroid-modeller i den.
- Etter dette tildeles den relative dataenheten til sine nærmeste eller nærmeste klynger.
- Ordne klyngesentroid på nytt.
- Gjenta tidligere to trinn til vi får ønsket utdata.
6. Hierarkisk klynging
Denne typen algoritmer ligner på k-betyr klyngealgoritme, men det er en liten forskjell mellom dem som er:
- K- betyr er lineær, mens hierarkisk klynging er kvadratisk.
- Resultatene er reproduserbare i hierarkisk klynging usannsynlig å k-betyr som gir flere resultater når en algoritme kalles flere ganger.
- Hierarkisk klynging fungerer for enhver form.
- Du kan avbryte den hierarkiske klyngen når som helst når du får ønsket resultat.
Bruksområder for Clustering Algorithm
Nå er det på tide å vite om bruksområdene til klyngealgoritmen. Den har en veldig enorm funksjon innlemmet i den. En klyngealgoritme brukes på et forskjellige domene som er
- Det brukes i anomali påvisning
- Det brukes i bildesegmentering
- Det brukes i medisinsk avbildning
- Det brukes i søkeresultatgrupperingen
- Det brukes i sosialt nettverksanalyse
- Det brukes i markedssegmentering
- Det brukes i anbefalingsmotorer
En klyngealgoritme er en revolusjonert tilnærming til maskinlæring. Den kan brukes til å oppgradere nøyaktigheten til den veiledte maskinlæringsalgoritmen. Vi kan bruke disse grupperte dataenhetene i forskjellige maskinlæringsalgoritmer for å få overvåkte resultater med høy nøyaktighet. Det er nøyaktig at IT kan brukes i flere maskinlæringsoppgaver.
Konklusjon
Så i artikkelen ovenfor får vi vite om hva som er gruppering, dens type og bruksområder i programvareutvikling. Så den har et stort antall applikasjoner i forskjellige domener som kartlegging, kunderapporter, etc. Ved å bruke klyngering kan vi enkelt øke nøyaktigheten til maskinlæringsmetoden. Så når jeg tar hensyn til fremtidige aspekter, kan jeg si at grupperingsalgoritmen brukes nesten i alle teknologier innen programvareutvikling. Så alle som er interessert i å forfølge sin karriere innen maskinlæring, trenger å vite dypt om klyngealgoritmen, da den er direkte relatert til maskinlæring og datavitenskap. Bortsett fra det er det bra å ha teknikken som trengs i hver teknologi, slik at den alltid kan gi en god tilnærming.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Clustering Algorithm. Her har vi diskutert dens typer, metodikk og bruksområder. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -
- Nevrale nettverksalgoritmer
- Data mining algoritmer
- Hva er Clustering i datamining?
- Hva er AWS Lambda?
- Hierarkisk klynging | Agglomerative & Divisive Clustering