Introduksjon til Clustering in Machine Learning
Vi vil forstå maskinlæring først. Vi kan se data vokse raskt rundt oss. Data kommer i forskjellige former som video, lyd, bilder, etc. Clustering in Machine learning bruker disse dataene til å svare på spørsmålet. For eksempel (påvisning av hudsykdom) vil legen bruke maskinlæring for å forstå merket på huden og vil forutsi hva slags sykdom det er. Klynger er ikke annet enn gruppering av umerkede datasett. La oss ta et eksempel på filmen din (du vil se). Du liker kanskje romantiske filmer, men søsteren din liker komediefilmer. Du kan like Bollywood-romantiske filmer eller Hollywood-romantiske filmer. Men søsteren din liker Telegu-komediefilmer, her kan du se deg og søsteren din har et annet valg av filmer. Dere har begge oppdaget dybdeinformasjon om filmer. Her har vi gruppert umerket datasett (filmer) for å se filmen.
Hvordan fungerer gruppering i maskinlæring?
I gruppering grupperer vi umerkede datasett som er kjent som uovervåket læring. Når vi først grupperer umerkede data, må vi finne en lignende gruppe. Når vi oppretter en gruppe, må vi forstå funksjonene i datasett, dvs. lignende ting. Hvis vi oppretter en gruppe etter ett eller to funksjoner, er det enkelt å måle likhet.
- Eksempel 1: Filmer av regissøren. Når klynging er gjort, tildeles hver klynge klyngenummer som er kjent som ClusterID. Maskinlæringssystem som YouTube bruker clusterID for å representere komplekse data enklest.
- Eksempel 2: YouTube bruker søkehistorikken eller historikken som er sett og foreslår videoer vi kanskje vil like. Funksjonsdatasett for Facebook inneholder er folk vi følger, sider vi følger, kommentarer vi legger inn, bilder eller videoer vi liker, bilder eller bilder vi tagger på. Clustering Facebook-video eller -foto erstatter et sett med funksjoner med enkelt clusterID på grunn av komprimering av data.
Topp 4 metoder for klynging i maskinlæring
Nedenfor er metodene for Clustering in Machine Learning:
1. Hierarkisk
Navneklyngen definerer en måte å jobbe på, denne metoden danner en klynge på en hierarkisk måte. Den nye klyngen er dannet ved hjelp av en tidligere dannet struktur. Vi må forstå forskjellene mellom den splittende tilnærmingen kontra agglomerativ tilnærming. Agglomerative er en bottom-up tilnærming, den starter med individuelle punkter i en klynge og kombinerer noen vilkårlige. Delende begynner med en enkelt klynge, alle punkter i en klynge og deler den inn i flere klynger.
2. Tetthetsbasert
I denne metoden regnes tett region som en klynge som har noen likheter. Det er forskjellig fra den nedre tette regionen av objektrommet. DBSCAN er kjent som den tetthetsbaserte romlige gruppering av applikasjoner med støy. For dataobjektorientering ser DBSCAN etter noen epsilon vi angir noen radius epsilon og minimum antall poeng. Innenfor en radius, hvis vi overgår et minimum av antall poeng, rangerer vi en klynge med høy tetthet. Så på denne måten kan vi vurdere data med et område med høy tetthet. DBSCAN skiller seg fra centroid-metoden for klynging, da det ikke er en streng tilnærming. Støypunkter er punkter i områder med lav tetthet som ikke er merket eller merket som utleggere. Det er grunnen til at vi ikke krever spesifikke K. Vi kan spesifisere minstepunkter for høy tetthetsregion og radius vi ønsker for at en region skal være eller klynger å være.
3. Partisjonering
Når vi har et datasett med N antall objekter. Denne metoden konstruerer “K” som partisjon av data. Denne partisjonen er klyngen, dvs. konstruksjon K, partisjon (K <= N).
Krav som skal oppfylles:
- Hver gruppe eller datasett må inneholde minst ett objekt.
- Hvert objekt skal bare tilhøre en gruppe.
Et av eksemplene på partisjonering er K-betyr klynging.
4. Nettbasert
Objektplass, et begrenset antall celler danner en rutenettstruktur. Denne metoden gir rask klyngebearbeiding. Disse er uavhengige av objektrom.
Bruksområder for Clustering in Machine Learning
Nedenfor er bruksområdene til Clustering in Machine Learning:
1. Medisinsk
Legen kan bruke en klyngealgoritme for å finne påvisning av sykdom. La oss ta et eksempel på skjoldbrusk sykdom. Datasystemets datasett kan identifiseres ved bruk av grupperingsalgoritme når vi bruker uovervåket læring på et datasett som inneholder skjoldbruskkjertel og ikke-skjoldbrusk-datasett. Clustering vil identifisere årsaken til sykdom og vil gi et vellykket resultatsøk.
2. Sosialt nettverk 
Vi er generasjonen av internett-epoken, vi kan møte enhver person eller bli kjent med hvilken som helst individuell identitet gjennom internett. Nettsteder på sosiale nettverk bruker klynger for forståelse av innhold, brukerens ansikt eller beliggenhet. Når uovervåket læring brukes i sosiale, er det nyttig for oversettelse av språk. For eksempel gir Instagram og Facebook funksjonen til oversettelse av språk.
3. Markedsføring
Vi kan se eller observere at forskjellig teknologi vokser ved siden av oss, og at folk tiltrekker seg å bruke disse teknologiene som sky, digital markedsføring. For å tiltrekke seg et større antall kunder utvikler hvert selskap brukervennlige funksjoner og teknologi. For å forstå kunden kan vi bruke gruppering. Clustering vil hjelpe selskapet til å forstå brukersegmentet og deretter kategorisere hver enkelt kunde. På denne måten kan vi forstå kunden og finne likheter mellom kundene og gruppere dem.
4. Banking
Vi har observert at det skjer svindel med penger rundt oss og selskapet advarer kundene om det. Ved hjelp av klynger kan forsikringsselskaper finne svindel, anerkjenne kunder for det og forstå policyer brakt av kunden.
5. Google
Google er en av søkemotorene folk bruker. La oss ta et eksempel når vi søker etter litt informasjon som dyrebutikk i området. Google vil gi oss forskjellige alternativer. Dette er resultatet av klynging, klynging av lignende resultat som blir gitt til deg.
Konklusjon
Vi har lært om klynging og maskinlæring. Måte å klynge på i maskinlæring. Informasjon om uovervåket læring. Sanntidsbruk av uovervåket læring. Metoder for klynging og hvordan hver metode fungerer i maskinlæring.
Anbefalt artikkel
Dette er en guide til Clustering in Machine Learning. Her diskuterer vi de 4 beste metodene for gruppering i maskinlæring sammen med applikasjoner. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -- Maskinlæringsrammer Topp 10
- K- Betyr gruppering algoritme med fordeler
- Introduksjon til maskinlæringsteknikker
- Maskinlæringsmodeller | Topp 5 typer
- Machine Learning C ++ Library