Introduktion til Clustering in Machine Learning
Vi vil først forstå maskinlæring. Vi kan se data vokse hurtigt omkring os. Data findes i forskellige former som video, lyd, billeder osv. Clustering i maskinlæring bruger disse data til at besvare spørgsmålet. For eksempel (påvisning af hudsygdom) vil lægen bruge maskinlæring for at forstå mærket på huden og vil forudsige, hvilken slags sygdom det er. Clustering er intet andet end gruppering af umærkede datasæt. Lad os tage et eksempel på din film (du vil se). Du kan godt lide romantiske film, men din søster kan lide komediefilm. Du kan godt lide Bollywood-romantiske film eller Hollywood-romantiske film. Men din søster kan lide Telegu-komediefilm, her kan du se dig, og din søster har et andet valg af film. I har begge opdaget dybdeoplysninger om film. Her har vi grupperet umærket datasæt (film) for at se filmen.
Hvordan fungerer klynge i maskinlæring?
I klynger grupperer vi umærkede datasæt, der er kendt som uovervåget læring. Når vi først grupperer umærkede data, er vi nødt til at finde en lignende gruppe. Når vi opretter en gruppe, er vi nødt til at forstå funktionerne i datasæt, dvs. lignende ting. Hvis vi opretter en gruppe efter en eller to funktioner, er det let at måle lighed.
- Eksempel 1: Film af instruktøren. Når klynge er udført, tildeles hver klynge klyngenummer, der kaldes ClusterID. Maskinindlæringssystem som YouTube bruger clusterID til let at repræsentere komplekse data.
- Eksempel 2: YouTube bruger vores søgehistorik eller overvågede historie og foreslår videoer, vi måske kan lide. Funktionsdatasæt til Facebook indeholder er mennesker, vi følger, sider, vi følger, kommentarer, vi indtaster, fotos eller videoer, vi kan lide, billeder eller fotos, vi mærker på. Clustering af Facebook-video eller -foto erstatter et sæt funktioner med enkelt clusterID på grund af komprimering af data.
Top 4 metoder til klynge i maskinlæring
Herunder er metoderne til Clustering in Machine Learning:
1. Hierarkisk
Navneklyngeringen definerer en måde at arbejde på, denne metode danner en klynge på en hierarkisk måde. Den nye klynge dannes ved hjælp af en tidligere dannet struktur. Vi er nødt til at forstå forskellene mellem den splittende tilgang vs agglomerative tilgang. Agglomerativ er en bottom-up tilgang, det starter med individuelle punkter i en klynge og kombinerer nogle vilkårlige. Opdelende begynder med en enkelt klynge, alle punkter i en klynge og opdeler den i flere klynger.
2. Tæthedsbaseret
I denne metode betragtes tæt region som en klynge, der har nogle ligheder. Det er forskelligt fra det nederste tætte område af objektrummet. DBSCAN er kendt som den densitetsbaserede rumlige klynge af applikationer med støj. For dataobjektorientering søger DBSCAN efter nogle epsilon, vi indstiller nogle radius epsilon og det minimale antal point. Inden for en radius, hvis vi overgår et minimum af antal point, rangerer vi en klynghøj densitet. Så på denne måde kan vi overveje data med et område med høj tæthed. DBSCAN adskiller sig fra centroid-metoden til klynge, da det ikke er en streng tilgang. Støjpunkter er punkter i områder med lav tæthed, som ikke er mærket eller mærket som outliers. Det er grunden til, at vi ikke kræver specifikke K. Vi kan specificere minimumspunkter for højdensitetsregion og radius, som vi ønsker, at et område skal være, eller klynger, der skal være.
3. Opdeling
Når vi har et datasæt over N antal objekter. Denne metode konstruerer “K” som en partition af data. Denne partition er klyngen dvs. konstruktion K, partition (K <= N).
Krav, der skal opfyldes:
- Hver gruppe eller datasæt skal indeholde mindst et objekt.
- Hvert objekt skal kun tilhøre en gruppe.
Et af eksemplerne på partitionering er K-betyder gruppering.
4. Netbaseret
Objektrum, et endeligt antal celler danner en gitterstruktur. Denne metode giver hurtig klyngebearbejdning. Disse er uafhængige af objektrum.
Anvendelser af Clustering in Machine Learning
Nedenfor er anvendelserne af Clustering in Machine Learning:
1. Medicinsk
Lægen kan bruge en klyngerealgoritme til at finde påvisning af sygdom. Lad os tage et eksempel på skjoldbruskkirtelsygdom. Skjoldbruskkirtelsedatasæt kan identificeres ved hjælp af klyngerealgoritme, når vi anvender usupervised læring på et datasæt, der indeholder skjoldbruskkirtlen og ikke-skjoldbruskkirteldata. Clustering identificerer årsagen til sygdom og giver en succesrig resultatsøgning.
2. Socialt netværk 
Vi er generationen af internettiden, vi kan møde enhver person eller få at vide om enhver individuel identitet via internettet. Sociale netværkssider bruger klynger til indholdsforståelse, brugerens ansigt eller placering. Når uovervåget læring bruges i det sociale, er det nyttigt til oversættelse af sprog. For eksempel leverer Instagram og Facebook funktionen til oversættelse af sprog.
3. Marketing
Vi kan se eller observere, at forskellige teknologier vokser ved siden af os, og folk tiltrækker at bruge disse teknologier som cloud, digital marketing. For at tiltrække et større antal kunder udvikler enhver virksomhed brugervenlige funktioner og teknologi. For at forstå kunden kan vi bruge klynger. Clustering vil hjælpe virksomheden med at forstå brugersegmentet og derefter kategorisere hver kunde. På denne måde kan vi forstå kunden og finde ligheder mellem kunder og gruppere dem.
4. Bankvirksomhed
Vi har observeret, at der foregår svindel med penge omkring os, og virksomheden advarer kunderne om det. Ved hjælp af klynger kan forsikringsselskaber finde svig, anerkende kunder om det og forstå politikker, som kunden har bragt.
5. Google
Google er en af de søgemaskiner, folk bruger. Lad os tage et eksempel, når vi søger efter nogle oplysninger som kæledyr butik i området, Google giver os forskellige muligheder. Dette er resultatet af klynge, klynge af lignende resultat, der leveres til dig.
Konklusion
Vi har lært om klynge og maskinlæring. Måde til klynge fungerer i maskinlæring. Oplysninger om uovervåget læring. Brug af realtid af uovervåget læring. Metoder til klynge og hvordan hver metode fungerer i maskinlæring.
Anbefalet artikel
Dette er en guide til Clustering in Machine Learning. Her diskuterer vi de top 4 metoder til klynge i maskinlæring sammen med applikationer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -- Rammer for maskinlæring Top 10
- K- betyder klynge-algoritme med fordele
- Introduktion til maskinlæringsteknikker
- Maskinlæringsmodeller | Top 5 typer
- Machine Learning C ++ Library