Неконтролируемое обучение: кластеризация и уменьшение размерности в Python

Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель не снабжена размеченными данными. Модель изучает базовую структуру и закономерности в данных без каких-либо конкретных указаний о том, что искать. Кластеризация и уменьшение размерности — два важных метода обучения без учителя.

Кластеризация

Кластеризация — это метод, при котором модель пытается идентифицировать группы данных на основе их сходства. Цель состоит в том, чтобы сгруппировать похожие точки данных вместе и разделить разнородные точки данных. Алгоритмы кластеризации можно использовать для различных приложений, таких как сегментация клиентов, обнаружение аномалий и сегментация изображений.

Уменьшение размерности

Уменьшение размерности — это метод, при котором модель пытается уменьшить количество признаков в данных, сохраняя при этом как можно больше информации. Это полезно при работе с многомерными данными, когда их трудно визуализировать и анализировать. Алгоритмы уменьшения размерности можно использовать для различных приложений, таких как сжатие данных, извлечение признаков и визуализация.

Алгоритмы кластеризации

В машинном обучении существует несколько алгоритмов кластеризации, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этом руководстве мы рассмотрим два популярных алгоритма кластеризации: кластеризацию K-средних и иерархическую кластеризацию.

Кластеризация K-средних

K-Means Clustering — это простой и эффективный алгоритм кластеризации. Алгоритм разбивает данные на K кластеров на основе их сходства. Количество кластеров K задается пользователем. Алгоритм начинается со случайного выбора K точек данных в качестве начальных центроидов. Затем точки данных назначаются ближайшему центроиду в зависимости от их расстояния. Затем центроид обновляется на основе среднего значения точек данных в кластере. Этот процесс повторяется до сходимости.

Давайте посмотрим, как реализовать кластеризацию K-средних в Python с помощью Scikit-Learn.

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# Generate random data
X = np.random.rand(100, 2)
# Initialize KMeans model with 2 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# Fit the model to the data
kmeans.fit(X)
# Predict the clusters for the data
y_pred = kmeans.predict(X)
# Print the centroids of the clusters
print(kmeans.cluster_centers_)

В этом примере мы генерируем случайные данные с 2 функциями и 100 точками данных. Затем мы инициализируем модель KMeans с двумя кластерами и подгоняем модель к данным. Затем мы прогнозируем кластеры для данных и печатаем центроиды кластеров.

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация — это алгоритм кластеризации, который строит иерархию кластеров. Алгоритм начинается с обработки каждой точки данных как отдельного кластера. Затем алгоритм итеративно объединяет ближайшие кластеры в зависимости от их расстояния до тех пор, пока все точки данных не будут принадлежать одному кластеру.

Существует два типа алгоритмов иерархической кластеризации: агломеративный и разделительный. Агломеративная кластеризация начинается с каждой точки данных как отдельного кластера и итеративно объединяет ближайшие кластеры. Разделительная кластеризация начинается со всех точек данных в одном кластере и итеративно разбивает кластер на более мелкие кластеры.

Давайте посмотрим, как реализовать агломеративную иерархическую кластеризацию в Python с помощью Scikit-Learn.

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# Generate random data
X = np.random.rand(100, 2)
# Initialize AgglomerativeClustering model with 2 clusters
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
# Fit the model to the data
agg_clustering.fit(X)
# Predict the clusters for the data
y_pred = agg_clustering.labels_
# Print the labels of the clusters
print(y_pred)

В этом примере мы генерируем случайные данные с 2 функциями и 100 точками данных. Затем мы инициализируем модель AgglomerativeClustering с двумя кластерами и подгоняем модель к данным. Затем мы прогнозируем кластеры для данных и печатаем метки кластеров.

Разделительная иерархическая кластеризация

Разделительная иерархическая кластеризация — это алгоритм кластеризации, который начинается со всех точек данных в одном кластере и итеративно разбивает кластер на более мелкие кластеры. Алгоритм начинается с обработки всех точек данных как единого кластера. Затем алгоритм итеративно разбивает кластер на более мелкие кластеры в зависимости от их непохожести, пока каждая точка данных не будет принадлежать отдельному кластеру.

Разделительная иерархическая кластеризация не так популярна, как агломеративная иерархическая кластеризация, потому что она требует больших вычислительных ресурсов и имеет тенденцию создавать несбалансированные кластеры.

Алгоритмы уменьшения размерности

В машинном обучении существует несколько алгоритмов уменьшения размерности, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этом руководстве мы рассмотрим два популярных алгоритма уменьшения размерности: анализ основных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE).

Анализ главных компонентов (PCA)

Анализ основных компонентов (PCA) — это метод уменьшения линейной размерности, который пытается найти ортогональные направления максимальной дисперсии данных. Цель состоит в том, чтобы найти низкоразмерное представление данных, которое сохраняет как можно больше информации. PCA полезен при работе с многомерными данными, когда их трудно визуализировать и анализировать.

Давайте посмотрим, как реализовать PCA в Python с помощью Scikit-Learn.

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# Generate random data
X = np.random.rand(100, 10)
# Initialize PCA model with 2 components
pca = PCA(n_components=2)
# Fit the model to the data
pca.fit(X)
# Transform the data to 2 dimensions
X_transformed = pca.transform(X)
# Print the shape of the transformed data
print(X_transformed.shape)

В этом примере мы генерируем случайные данные с 10 функциями и 100 точками данных. Затем мы инициализируем модель PCA с двумя компонентами и подгоняем модель к данным. Затем мы преобразуем данные в 2 измерения и печатаем форму преобразованных данных.

t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE)

t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE) — это метод нелинейного уменьшения размерности, который пытается сохранить попарные расстояния между точками данных в представлении с более низкой размерностью. Цель состоит в том, чтобы найти низкоразмерное представление данных, сохраняющее локальную структуру данных. t-SNE полезен при работе с многомерными данными, когда их трудно визуализировать и анализировать.

Давайте посмотрим, как реализовать t-SNE в Python с помощью Scikit-Learn.

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np

# Generate random data
X = np.random.rand(100, 10)
# Initialize t-SNE model with 2 components
tsne = TSNE(n_components=2)
# Fit the model to the data
X_transformed = tsne.fit_transform(X)
# Print the shape of the transformed data
print(X_transformed.shape)

В этом примере мы генерируем случайные данные с 10 функциями и 100 точками данных. Затем мы инициализируем модель t-SNE с двумя компонентами и подгоняем модель к данным. Затем мы преобразуем данные в 2 измерения и печатаем форму преобразованных данных.

В этом уроке мы рассмотрели два важных метода обучения без учителя: кластеризация и уменьшение размерности. Мы также рассмотрели два популярных алгоритма для каждого метода: кластеризация K-средних и иерархическая кластеризация для кластеризации, а также PCA и t-SNE для уменьшения размерности. Мы также предоставили примеры кода на Python с использованием Scikit-Learn.

Я надеюсь, что вы нашли это руководство полезным для понимания неконтролируемого обучения. Чтобы узнать больше о машинном обучении, я надеюсь, вы рассмотрите мою книгу: Обучение без учителя: кластеризация и уменьшение размерности (https://a.co/d/3AQdFnG)