Введение в алгоритмы машинного обучения
Цель кластеризации состоит в том, чтобы разделить совокупность или точки данных на несколько групп таким образом, чтобы точки данных в одних и тех же группах были более похожи друг на друга и отличались от точек данных в других группах. В этой статье я дам определение кластеризации и объясню многие типы кластеризации.
Что такое алгоритмы кластеризации?
Процесс группировки объектов по сходству называется кластеризацией. Описывается как неконтролируемая задача обучения с целью получения обучающих данных с использованием определенного набора входных данных, но без каких-либо заранее определенных целевых значений. Чтобы сделать набор неразмеченных данных более понятным и доступным для манипуляций, необходимо искать сопоставимые структурные характеристики. Кластер — это группа точек данных, которые связаны друг с другом через их соединения с соседними точками данных. Две области применения кластеризации — это анализ шаблонов и разработка признаков.
Типы алгоритмов кластеризации
Существуют различные методы кластеризации, которые могут обрабатывать различные виды данных.
на основе плотности
Данные организованы в кластеры с высокой плотностью точек данных, окруженные низкой плотностью точек данных. По сути, алгоритм идентифицирует области с высокой плотностью точек данных и обозначает эти области как кластеры.
На основе дистрибутива
В зависимости от вероятности того, что каждая точка данных принадлежит определенному кластеру, все точки данных рассматриваются как компоненты этого кластера.
на основе центроида
Эти методы делят точки данных в зависимости от нескольких центроидов, присутствующих в данных. В соответствии с квадратом расстояния от центроида каждая точка данных группируется в кластер. Это самый популярный вид кластеризации.
Иерархический
Все устроено сверху вниз путем создания дерева кластеров.
Популярные алгоритмы кластеризации
- Алгоритм кластеризации K-средних
- Алгоритм модели гауссовой смеси
- Алгоритм кластеризации DBSCAN
- Алгоритм БЕРЕЗА
- Алгоритм кластеризации среднего сдвига
- Алгоритм ОПТИКА
Что ж, если вам понравилась эта статья, вы можете ознакомиться с моими статьями, чтобы найти больше интересных статей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Заключение
Если вы нашли эту статью полезной, оцените ее, похлопав в ладоши, и следите за мной, чтобы не пропустить другие интересные статьи. Что ж, у меня для вас хорошие новости: я буду приносить больше статей, объясняющих концепции и модели машинного обучения с помощью кодов, так что оставьте комментарий и расскажите, насколько вы взволнованы этим.
