Краткое руководство по методам кластеризации в науке о данных и машинном обучении с помощью ChatGPT
Введение
Кластеризация — это метод, используемый в машинном обучении и науке о данных для группировки похожих точек данных на основе их характеристик или атрибутов. Это форма обучения без учителя, что означает, что анализируемые данные не были помечены или классифицированы каким-либо образом.
Алгоритмы кластеризации пытаются найти закономерности и сходства в данных, не получая никакой предварительной информации о том, как должны выглядеть группы.
Уже изучив Регрессию A-Z и Классификацию A-Z, пришло время завершить серию с Кластеризацией A-Z. Поскольку методы машинного обучения можно разделить на регрессию, классификацию и кластеризацию, в этой статье будет представлен всесторонний обзор кластеризации от А до Я, включая ее алгоритмы, границы, кластеры, метрики расстояния, оценку, выбор признаков, иерархическую кластеризацию, кластеризацию k-средних. и показатели качества.
Но в этой статье я немного изменил стиль, надеюсь вам понравится!
Давайте начнем!
Content Table · Introduction ∘ A -Algorithm ∘ B - Boundaries ∘ C - Cluster ∘ D - Distance metric ∘ E - Evaluation ∘ F - Feature selection ∘ G - Ground truth ∘ H - Hierarchical clustering ∘ I - Iteration ∘ J - Jaccard index ∘ K - k-means clustering ∘ L - Linkage ∘ M - Mean shift ∘ N - Noise ∘ O - Outliers ∘ P - Partitioning ∘ Q - Quality metrics ∘ R - Robustness ∘ S - Silhouette ∘ T - Time complexity ∘ U - Unsupervised learning ∘ V - Validation ∘ W - Within-cluster sum of squares ∘ X - X-means ∘ Y - Yield ∘ Z - Zero clusters · ChatGPT Powered ∘ My Question ∘ ChatGPT ∘ Output · Conclusion
А-алгоритм
Алгоритмы кластеризации являются сердцем методов кластеризации. В целом их можно разделить на три типа: центроидные, иерархические и плотностные. Наиболее распространенными алгоритмами кластеризации являются k-means, DBSCAN и иерархическая кластеризация.
Б — Границы
Границы относятся к границам, которые отделяют один кластер от другого. Они могут быть четко определенными или нечеткими, в зависимости от используемого алгоритма кластеризации и характера кластеризуемых данных.
С — Кластер
Кластер — это группа точек данных, которые имеют схожие функции или характеристики. Кластеры могут быть любого размера и формы, и они могут накладываться друг на друга.
D — Метрика расстояния
Метрика расстояния — это мера сходства или несходства между двумя точками данных. Выбор метрики расстояния может оказать существенное влияние на результаты кластеризации.
Е — Оценка
Оценка — это процесс оценки качества результатов кластеризации. Существует несколько методов оценки кластеризации, таких как оценка силуэта, индекс Дэвиса-Булдина и индекс Калински-Харабаша.
F — выбор функции
Выбор функций — это процесс выбора наиболее подходящих функций или атрибутов для кластеризации. Это может помочь уменьшить шум и улучшить результаты кластеризации.
G — Наземная правда
Наземная правда — это набор помеченных данных, которые можно использовать для оценки результатов кластеризации. В некоторых случаях наземная истина может быть недоступна, и результаты кластеризации должны оцениваться на основе других критериев.
H — Иерархическая кластеризация
Иерархическая кластеризация — это алгоритм кластеризации, который создает иерархию кластеров. Он может быть агломеративным, что означает, что он начинается с отдельных точек данных и объединяет их в более крупные кластеры, или разделительным, что означает, что он начинается с одного большого кластера и разбивает его на более мелкие кластеры.
я - итерация
Итерация относится к процессу повторения задачи до тех пор, пока не будет выполнено определенное условие. Алгоритмы кластеризации часто включают несколько итераций для получения окончательного решения.
J — индекс Жаккара
Индекс Жаккара — это мера сходства между двумя множествами. Он часто используется в качестве метрики расстояния в алгоритмах кластеризации.
K - кластеризация k-средних
Кластеризация K-средних — это популярный алгоритм кластеризации на основе центроидов. Он работает, разбивая данные на k кластеров, где k — определяемый пользователем параметр.
L — связь
Связывание относится к методу, используемому для измерения расстояния между кластерами в иерархической кластеризации. Наиболее распространенными методами связи являются одинарная связь, полная связь и средняя связь.
M — средний сдвиг
Средний сдвиг — это алгоритм кластеризации на основе плотности, который работает, находя режимы распределения данных.
Н — Шум
Шум относится к точкам данных, которые не принадлежат ни к одному кластеру. Алгоритмы кластеризации должны уметь правильно идентифицировать и обрабатывать шум.
O — выбросы
Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от остальных данных. Алгоритмы кластеризации должны уметь идентифицировать выбросы и обрабатывать их соответствующим образом.
P — Разделение
Разделение — это процесс разделения данных на непересекающиеся кластеры. k-means — это алгоритм разбиения.
Q — Показатели качества
Метрики качества используются для оценки результатов кластеризации. Они включают такие показатели, как чистота, энтропия и F-мера.
Р — надежность
Надежность относится к способности алгоритма кластеризации обрабатывать зашумленные данные и выбросы без существенного влияния на результаты кластеризации.
S — Силуэт
Оценка силуэта — популярная метрика качества кластеризации. Он измеряет, насколько точка данных похожа на свой собственный кластер по сравнению с другими кластерами.
T — Временная сложность
Временная сложность относится к вычислительным затратам на выполнение алгоритма кластеризации. Некоторые алгоритмы кластеризации требуют больше времени, чем другие.
U — Обучение без учителя
Кластеризация — это форма обучения без учителя, что означает, что анализируемые данные не были помечены или классифицированы каким-либо образом.
В — Проверка
Валидация относится к процессу оценки результатов кластеризации, чтобы убедиться, что они точны и значимы.
W — Сумма квадратов внутри кластера
Внутрикластерная сумма квадратов (WSS) является мерой компактности кластеров в кластеризации k-средних.
X — X-среднее
X-средние — это расширение k-средних, которое автоматически определяет оптимальное количество кластеров.
Y — доходность
Выход алгоритма кластеризации относится к количеству кластеров, которые он создает. В некоторых случаях выход может быть фиксированным, а в других случаях он может определяться кластеризуемыми данными.
Z — Нулевые кластеры
В некоторых случаях алгоритм кластеризации может создавать нулевые кластеры, указывая на то, что анализируемые данные не имеют какой-либо значимой структуры или закономерностей.
ChatGPT Powered
Теперь давайте создадим алгоритм кластеризации с помощью ChatGPT всего за несколько секунд.
Мой вопрос
Привет, давайте вместе разработаем алгоритм кластеризации с нуля. Используйте встроенные наборы данных и применяйте 3 разных алгоритма кластеризации одновременно. Я хочу видеть метрики оценки во фрейме данных для каждого алгоритма, а затем просматривать заголовок фрейма данных в Python.
ЧатGPT
Конечно, буду рад помочь! Вот пример кода Python, который генерирует алгоритм кластеризации с нуля, используя встроенный набор данных, и применяет три разных алгоритма кластеризации:
# Import necessary libraries
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans, AgglomerativeClustering, DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score, davies_bouldin_score, calinski_harabasz_score
# Create a random dataset with 500 samples and 2 features
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=4, n_features=2, random_state=0)
# Define the clustering algorithms
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
agglo = AgglomerativeClustering(n_clusters=4)
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
# Fit the clustering algorithms to the dataset
kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X)
agglo_labels = agglo.fit_predict(X)
dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X)
# Assign the results to a data frame
results = pd.DataFrame({'KMeans': kmeans_labels, 'Agglomerative': agglo_labels, 'DBSCAN': dbscan_labels})
# Compute evaluation metrics for each algorithm
kmeans_silhouette = silhouette_score(X, kmeans_labels)
kmeans_db = davies_bouldin_score(X, kmeans_labels)
kmeans_ch = calinski_harabasz_score(X, kmeans_labels)
agglo_silhouette = silhouette_score(X, agglo_labels)
agglo_db = davies_bouldin_score(X, agglo_labels)
agglo_ch = calinski_harabasz_score(X, agglo_labels)
dbscan_silhouette = silhouette_score(X, dbscan_labels)
dbscan_db = davies_bouldin_score(X, dbscan_labels)
dbscan_ch = calinski_harabasz_score(X, dbscan_labels)
# Print the evaluation metrics for each algorithm
print("KMeans: Silhouette Score = {:.3f}, Davies-Bouldin Score = {:.3f}, Calinski-Harabasz Score = {:.3f}".format(kmeans_silhouette, kmeans_db, kmeans_ch))
print("Agglomerative: Silhouette Score = {:.3f}, Davies-Bouldin Score = {:.3f}, Calinski-Harabasz Score = {:.3f}".format(agglo_silhouette, agglo_db, agglo_ch))
print("DBSCAN: Silhouette Score = {:.3f}, Davies-Bouldin Score = {:.3f}, Calinski-Harabasz Score = {:.3f}".format(dbscan_silhouette, dbscan_db, dbscan_ch))
Выход
Просто так. Это очень легко, верно?
Заключение
В заключение, кластеризация — это мощный метод группировки похожих точек данных на основе их характеристик или атрибутов. Алгоритмы кластеризации можно разделить на три типа: основанные на центроидах, иерархические и основанные на плотности.
Каждый алгоритм кластеризации имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор алгоритма будет зависеть от характера анализируемых данных и целей анализа. Поняв кластеризацию от А до Я, вы будете лучше подготовлены к использованию этого метода в своих собственных проектах анализа данных.
Спасибо за чтение и удачного кодирования!
Вот моя шпаргалка по ChatGPT.
Вот моя шпаргалка Numpy.
Вот исходный код проекта данных Как стать миллиардером.
Вот исходный код проекта данных Задача классификации с 6 различными алгоритмами с использованием Python.
Вот исходный код проекта данных Дерево решений в анализе энергоэффективности.
Если вы все еще не являетесь участником Medium и хотите учиться, читая, вот моя реферальная ссылка.
«Машинное обучение — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человечеству». Ник Бостром
