Uvod v algoritme grozda
Za začetek teme moramo vedeti, kaj je združevanje v skupine. Grupiranje je postopek, v katerem moramo identificirati podobno ali istovrstno skupino podatkov v naboru podatkov, uporaba funkcionalnosti v tem naboru podatkov pa je po našem pričakovanem izidu znana kot algoritem združevanja. Je najbolj priljubljena tehnika, ki je danes na področju znanosti o podatkih. Torej bomo v tem članku preučili, kaj je algoritem grozdenja, različne vrste algoritmov grozdov, njegove uporabe in prednosti ter slabosti.
V bistvu algoritem združevanja pravi, da identificira identične podatkovne entitete v skupini več nabora podatkov in jih razporedi v gruči za uporabo podobne funkcionalnosti. Z drugimi besedami, lahko rečemo, da algoritem združevanja razdeli populacijo več podobnih podatkovnih enot v skupino več nabora podatkov v podobni lastnosti.
Vrste algoritma grozda
V bistvu je algoritem združevanja razdeljen na dve podskupini, ki sta:
1. Trdo grozdanje: V trdih grozdinjih skupina podobnih podatkovnih entitet pripada podobni lastnosti ali grozdu v celoti. Če podatkovni subjekti do določenega stanja niso podobni, je podatkovni subjekt v celoti odstranjen iz nabora grozdov.
2. Mehka gruča: v mehkem grozdenju je sprostitev vsakega podatkovnega subjekta, ki najde podobno podatkovno enoto, podobno kapuci, ki tvori grozd. Pri tovrstnem združevanju lahko edinstveno podatkovno enoto najdemo v več grozdih, ki so nastavljeni glede na njihovo podobnost.
Kaj je metodologija grozdenja?
Vsaka metodologija združevanja sledi nizu pravil, ki opredeljujejo njihov niz podobnosti med podatkovnim subjektom. Na trgu je danes na voljo več sto metodologij grozdenja. Vzemimo torej nekaj tega, ki je danes zelo priljubljen:
1. Modeli povezljivosti
Kot je bolj jasno po naslovu, v tem mehanizmu algoritem najde najbližjo podobno podatkovno enoto v skupini nastavljenih podatkovnih entitet, ki temeljijo na pojmu, da so podatkovne točke bližje podatkovnemu prostoru. Torej bo subjekt, na katerega se nanašajo osebni podatki, bližje podobnemu podatkovnemu subjektu, bolj podoben kot podatkovni subjekt, ki leži zelo daleč. Ta mehanizem ima tudi dva pristopa.
V prvem pristopu algoritem začne deliti niz podatkovnih entitet v ločeno gručo in jih nato razporediti v skladu z merili oddaljenosti.
V drugem pristopu algoritem vse podatkovne enote podvrsti v določeno gručo in jih nato združi v skladu z merili oddaljenosti, saj je funkcija razdalja subjektivna izbira na podlagi uporabniških meril.
2. Centroidni modeli
Pri tej vrsti iterativnega algoritma se najprej upošteva določena centroidna točka, nato se podobna podatkovna enota glede na njihovo bližino glede na to centroidno točko nastavi v grozd. Najbolj priljubljen algoritem klasterstva K-Means ni bil uspešen pri tej vrsti algoritmov združevanja. Še ena opomba je, da v centroidnih modelih ni vnaprej določenih nobenih grozdov, zato imamo analizo izhodnih podatkovnih nizov.
3. Modeli distribucije
Pri tej vrsti algoritmov metoda ugotovi, koliko je mogoče, da vsak podatkovni subjekt v grozdu pripada enaki ali isti porazdelitvi kot Gaussova ali normalna. Ena od pomanjkljivosti te vrste algoritmov je, da mora pri tej vrsti grozdov subjekt nabora podatkov trpeti zaradi pretiranega opremljanja.
4. Modeli gostote
S tem algoritmom je nabor podatkov izoliran glede na različna območja gostote podatkov v podatkovnem prostoru, nato pa je podatkovni subjekt dodeljen določenim skupinam.
5. K pomeni grozd
Ta vrsta združevanja se uporablja za iskanje lokalnega maksimuma po vsaki iteraciji v množici množice podatkovnih entitet. Ta mehanizem vključuje 5 korakov, navedenih spodaj:
- Najprej moramo v tem algoritmu določiti želeno številko grozda, ki ga želimo.
- Vsaka podatkovna točka je grozdu dodeljena naključno.
- Nato moramo v njej izračunati centroidne modele.
- Po tem se relativni podatkovni subjekt ponovno dodeli svojim najbližjim ali najbližjim skupinam.
- Ponovno uredite sredino grozda.
- Pred tem ponovite dva koraka, dokler ne dobimo želenega izhoda.
6. Hierarhična gruča
Ta vrsta algoritma je podobna algoritmu združevanja k-sredstev, vendar je med njimi majhna razlika, in sicer:
- K- pomeni linearno, medtem ko je hierarhično združevanje kvadratno.
- Rezultati so ponovljivi v hierarhičnem združevanju, ki ni verjetno k-pomeni, kar daje več rezultatov, ko se algoritem pokliče večkrat.
- Hierarhično združevanje deluje za vsako obliko.
- Hierarhično združevanje lahko kadar koli prekinete, ko dobite želeni rezultat.
Uporaba algoritma grozda
Zdaj je čas, da vemo o aplikacijah algoritma združevanja. V njem je vgrajena zelo obsežna lastnost. Algoritem združevanja se uporablja na različnih področjih, ki so
- Uporablja se pri odkrivanju nepravilnosti
- Uporablja se v segmentaciji slike
- Uporablja se pri medicinskem slikanju
- Uporablja se pri razvrščanju rezultatov iskanja
- Uporablja se pri analizi socialnih omrežij
- Uporablja se pri segmentaciji trga
- Uporablja se v priporočevalnih motorjih
Algoritem združevanja je revolucionaran pristop k strojnemu učenju. Lahko se uporablja za nadgradnjo natančnosti nadzorovanega algoritma strojnega učenja. Te skupine v gručah lahko uporabimo v različnih algoritmih strojnega učenja, da dobimo visoko nadzorovane rezultate. Natančno je, da se IT lahko uporablja pri več nalogah strojnega učenja.
Zaključek
Tako v zgornjem članku spoznamo, kaj je grozdenje, njegovo vrsto in uporabo pri razvoju programske opreme. Torej ima veliko število aplikacij na različnih področjih, kot so preslikava, poročila strank itd. Z združevanjem lahko enostavno povečamo natančnost pristopa strojnega učenja. Glede na prihodnje vidike lahko rečem, da se algoritem združevanja uporablja skoraj v vsaki tehnologiji na področju razvoja programske opreme. Vsakdo, ki ga zanima kariera v strojnem učenju, mora globoko vedeti o algoritmu združevanja, saj je to neposredno povezano s strojnim učenjem in podatkovno znanostjo. Poleg tega je dobro imeti tehniko, potrebno v vsaki tehnologiji, tako da se lahko vedno vrne dober pristop.
Priporočeni članki
To je vodnik po Algoritmu grozda. Tu smo razpravljali o njegovih vrstah, metodologiji in njenih aplikacijah. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- Algoritmi nevronske mreže
- Algoritmi za rudarjenje podatkov
- Kaj je združevanje v podatkovno rudarjenje?
- Kaj je AWS Lambda?
- Hierarhična gruča | Aglomerativno in delitveno grozdenje