Introduktion til grupperingsalgoritmer
For at starte med emnet er vi nødt til at vide, hvad der klynger sig sammen. Clustering er en proces, hvor vi er nødt til at identificere den lignende eller identiske gruppe af data i et datasæt, og anvendelse af funktionalitet i dette datasæt i henhold til vores forventede output kaldes clustering-algoritmen. Det er den mest populære teknik i dag tendenser inden for datavidenskab. Så i denne artikel vil vi gennemgå, hvad der er klyngeralgoritme, forskellige typer klyngealgoritmer, dens anvendelsesmuligheder og dens fordele og ulemper.
Grundlæggende siger klyngerealgoritmen at identificere identiske datainheder i en gruppe af flere datasæt og arrangere dem i en klynge for at anvende lignende funktionalitet. Med andre ord kan vi sige, at klynge-algoritmen deler populationen af flere lignende dataenheder i en gruppe af flere datasæt i en lignende egenskab.
Typer af grupperingsalgoritme
Grundlæggende er klyngerealgoritmen opdelt i to undergrupper, der er:
1. Hård klynge : I hård klynge hører en gruppe af lignende dataenheder fuldstændigt til en lignende egenskab eller klynge. Hvis dataenhederne ikke ligner en bestemt betingelse, fjernes dataenheden fuldstændigt fra klyngesættet.
2. Blød klynge : Ved blød klynge gives der afslapning til enhver dataenhed, der finder en lignende lignende hue til at danne en klynge. I denne type klynger kan en unik dataenhed findes i flere klynger, der er indstillet efter deres lignende hætte.
Hvad er klyngemetode?
Hver klyngemetodologi følger et sæt regler, der definerer deres sæt af lighed mellem dataenheden. Der er hundreder af klyngemetoder, der findes på markedet i dag. Så lad os tage noget af det i betragtning, som i dag er meget populært:
1. Forbindelsesmodeller
Som tydeligere ved dens titel finder man i denne mekanismealgoritme den nærmeste lignende dataenhed i gruppen af indstillede dataenheder baseret på forestillingen om, at datapunkterne er nærmere i datarummet. Så dataenheden tættere på den lignende dataenhed udviser mere lighed end dataenheden, der ligger meget langt væk. Denne mekanisme har også to tilgange.
I den første tilgang begynder algoritmen at dele et sæt dataenheder i en separat klynge og derefter arrangere dem i henhold til afstandskriterierne.
I en anden fremgangsmåde sætter algoritmen alle dataenhederne i en bestemt klynge og aggregerer dem derefter i henhold til afstandskriterierne, da afstandsfunktionen er et subjektivt valg baseret på brugerkriterier.
2. Centroid-modeller
I denne type iterativ algoritme tages der først et vist centroidpunkt i betragtning, derefter indstilles den lignende dataenhed i henhold til deres nærhed relativt til dette centroidpunkt i en klynge. Den mest populære K-Means Clustering-algoritme var ikke vellykket i denne type clustering-algoritmer. En yderligere bemærkning er, at der ikke er foruddefineret nogen klynger i centroid-modeller, så vi har en analyse af outputdatasættet.
3. Distributionsmodeller
I denne type algoritme finder metoden, at hvor meget er det muligt, at hver dataenhed i en klynge hører til identisk eller samme distribution som Gaussisk eller normal. En ulempe ved denne type algoritme er, at datasættenheden i denne type clustering skal lide af overfitting.
4. Densitetsmodeller
Ved hjælp af denne algoritme isoleres datasættet i forhold til forskellige tæthedsregioner af data i datarummet, og derefter tildeles dataenheden specifikke klynger.
5. K betyder klynge
Denne type klynger bruges til at finde et lokalt maksimum efter hver iteration i sættet med flere dataenhedssæt. Denne mekanisme involverer 5 trin nævnt nedenfor:
- Først skal vi definere det ønskede antal af den klynge, vi ønsker, i denne algoritme.
- Hvert datapunkt tildeles tilfældigt en klynge.
- Derefter skal vi beregne centroid-modeller i den.
- Herefter tildeles den relative dataenhed til dens nærmeste eller nærmeste klynger.
- Reorganiser klynge centroid.
- Gentag tidligere to trin, indtil vi får den ønskede output.
6. Hierarkisk klynge
Denne type algoritme ligner k-betyder-klynge-algoritmen, men der er en minutforskel mellem dem, som er:
- K- middel er lineær, mens hierarkisk klyngering er kvadratisk.
- Resultater er reproducerbare i hierarkisk klynge, som sandsynligvis ikke k-betyder, hvilket giver flere resultater, når en algoritme kaldes flere gange.
- Hierarkisk klynge fungerer for enhver form.
- Du kan når som helst afbryde den hierarkiske klynge, når du får det ønskede resultat.
Anvendelser af Clustering Algorithm
Nu er det tid til at vide om anvendelserne af klynge-algoritmen. Det har en meget stor funktion indbygget i den. En klynge-algoritme bruges på et forskellige domæne, som er
- Det bruges til påvisning af afvigelser
- Det bruges i billedsegmentering
- Det bruges til medicinsk billeddannelse
- Det bruges i søgeresultatgrupperingen
- Det bruges i analyse af socialt netværk
- Det bruges i markedssegmentering
- Det bruges i anbefalingsmotorer
En klynge-algoritme er en revolutioneret tilgang til maskinlæring. Det kan bruges til at opgradere nøjagtigheden af den overvågede maskinindlæringsalgoritme. Vi kan bruge disse grupperede dataenheder i forskellige maskinlæringsalgoritmer for at få overvågede resultater med høj nøjagtighed. Det er nøjagtigt, at IT kan bruges i flere maskinlæringsopgaver.
Konklusion
Så i ovenstående artikel får vi at vide om, hvad der klynger sammen, dets type og anvendelser i softwareudvikling. Så det har et stort antal applikationer i forskellige domæner, såsom kortlægning, kunderapporter osv. Ved hjælp af klynger kan vi nemt øge nøjagtigheden af fremgangsmåden til maskinindlæring. Så under hensyntagen til fremtidige aspekter kan jeg sige, at klynge-algoritmen bruges næsten i enhver teknologi inden for softwareudvikling. Så enhver, der er interesseret i at forfølge sin karriere inden for maskinlæring, er nødt til at vide dybt om klynge-algoritmen, da den er direkte relateret til maskinindlæring og datavidenskab. Bortset fra det er det godt at have den nødvendige teknik inden for enhver teknologi, så det kan altid give en god tilgang.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til klynge-algoritmen. Her har vi drøftet dens typer, metodologi og dens applikationer. Du kan også se på den følgende artikel for at lære mere -
- Neurale netværksalgoritmer
- Dataindvindingsalgoritmer
- Hvad er klynge i datamining?
- Hvad er AWS Lambda?
- Hierarkisk klynge | Agglomerativ og opdelende klynge