Analiza klastrów w eksploracji danych: aplikacje, metody i wymagania

Tutaj omówimy analizę klastrów w eksploracji danych. Więc najpierw poinformuj nas o tym, czym jest klastrowanie w eksploracji danych, a następnie jego wprowadzeniu i potrzebie klastrowania w eksploracji danych. Omówimy również algorytmy i zastosowania analizy klastrowej w data science. Później dowiemy się o różnych podejściach do analizy klastrów i metod klastrowania eksploracji danych.

Czym jest klastrowanie w eksploracji danych?

W klastrowaniu grupa różnych obiektów danych jest klasyfikowana jako obiekty podobne. Jedna grupa oznacza klaster danych. Zbiory danych są podzielone na różne grupy w analizie skupień, która opiera się na podobieństwie danych. Po zaklasyfikowaniu danych do różnych grup, grupie przypisywana jest etykieta. Pomaga w dostosowaniu się do zmian, dokonując klasyfikacji.

Przeczytaj: Typowe przykłady eksploracji danych.

Czym jest analiza skupień w eksploracji danych?

Analiza skupień w Data Mining polega na znalezieniu grupy obiektów, które są do siebie podobne w grupie, ale różnią się od obiektów w innych grupach.

Zastosowania analizy skupień Data Mining

Istnieje wiele zastosowań analizy grupowania danych, takich jak przetwarzanie obrazów, analiza danych, rozpoznawanie wzorców, badania rynku i wiele innych. Dzięki klastrowaniu danych firmy mogą odkrywać nowe grupy w bazie danych klientów. Klasyfikacji danych można dokonać również na podstawie wzorców zakupów.

Klastrowanie w Data Mining pomaga w klasyfikacji zwierząt i roślin odbywa się przy użyciu podobnych funkcji lub genów w dziedzinie biologii. Pomaga w zdobyciu wglądu w strukturę gatunku. Obszary są identyfikowane za pomocą klastrowania w eksploracji danych. W bazie danych obserwacji Ziemi identyfikowane są podobne do siebie lądy.

W oparciu o położenie geograficzne, wartość i typ domu określa się grupę domów w mieście. Klastrowanie w eksploracji danych pomaga w odkrywaniu informacji poprzez klasyfikowanie plików w Internecie. Jest również używany w aplikacjach do wykrywania. Oszustwo związane z kartą kredytową można łatwo wykryć za pomocą klastrowania w eksploracji danych, które analizuje schemat oszustwa. Przeczytaj więcej o zastosowaniach data science w branży finansowej.

Pomaga w zrozumieniu każdego klastra i jego cech. Można zrozumieć, w jaki sposób dane są dystrybuowane i działa jako narzędzie w funkcji eksploracji danych.

Wymagania dotyczące klastrowania w eksploracji danych

• Interpretowalność

Wynik grupowania powinien być użyteczny, zrozumiały i możliwy do zinterpretowania.

• Pomaga w radzeniu sobie z pomieszanymi danymi

Zwykle dane są pomieszane i pozbawione struktury. Nie da się ich szybko przeanalizować, dlatego grupowanie informacji jest tak istotne w eksploracji danych. Grupowanie może nadać danym pewną strukturę, organizując je w grupy podobnych obiektów danych. Dla eksperta danych staje się wygodniejsze w przetwarzaniu danych, a także odkrywaniu nowych rzeczy.

• Wysokowymiarowy

Klastrowanie danych jest również w stanie obsłużyć dane o dużym rozmiarze wraz z danymi o małym rozmiarze.

• Odkryto klastry kształtów atrybutów

Klastry o dowolnym kształcie są wykrywane za pomocą algorytmu grupowania. Można również znaleźć niewielkich rozmiarów klaster o kulistym kształcie.

• Użyteczność algorytmu z wieloma rodzajami danych

Wiele różnych rodzajów danych może być używanych z algorytmami klastrowania. Dane mogą być jak dane binarne, dane kategorialne i przedziałowe.

Przeczytaj: Algorytmy eksploracji danych, które powinieneś znać

• Skalowalność klastrowania

Baza danych jest zwykle ogromna. Algorytm powinien być skalowalny do obsługi rozległej bazy danych, więc musi być skalowalny.

Metody klastrowania eksploracji danych

1. Metoda klastrowania partycjonowania

W tej metodzie załóżmy, że partycja „m” jest wykonywana na obiektach „p” bazy danych. Klaster będzie reprezentowany przez każdą partycję i m < p. K to liczba grup po klasyfikacji obiektów. Istnieje kilka wymagań, które należy spełnić za pomocą tej metody klastrowania partycjonowania, a są to: –

1. Jeden cel powinien należeć tylko do jednej grupy.
2. Nie powinno być grupy bez choćby jednego celu.

Jest kilka punktów, o których należy pamiętać w tego typu metodzie klastrowania partycjonowania, a mianowicie:

1. Nastąpi wstępne partycjonowanie, jeśli już podamy nie. partycji (powiedzmy m).
2. Istnieje jedna technika nazywana relokacją iteracyjną, która oznacza, że ​​obiekt zostanie przeniesiony z jednej grupy do drugiej w celu usprawnienia partycjonowania.

2. Hierarchiczne metody klastrowania

W tej hierarchicznej metodzie grupowania dany zbiór obiektu danych jest tworzony w formie hierarchicznej dekompozycji. Formowanie hierarchicznej dekompozycji zadecyduje o celach klasyfikacji. Istnieją dwa rodzaje podejść do tworzenia dekompozycji hierarchicznej, którymi są: –

1. Podziałowe podejście

Inną nazwą podejścia Divisive jest podejście odgórne. Na początku tej metody wszystkie obiekty danych są przechowywane w tym samym klastrze. Mniejsze klastry są tworzone przez podział grupy przy użyciu ciągłej iteracji. Metoda ciągłej iteracji będzie trwała do momentu spełnienia warunku zakończenia. Nie można cofnąć po podzieleniu lub połączeniu grupy, dlatego ta metoda nie jest tak elastyczna.

2. Podejście aglomeracyjne

Inną nazwą tego podejścia jest podejście oddolne. Wszystkie grupy są na początku rozdzielone. Następnie łączy się dalej, aż wszystkie grupy zostaną połączone lub spełniony zostanie warunek zakończenia.

Istnieją dwa podejścia, które można zastosować do poprawy jakości klastrowania hierarchicznego w eksploracji danych, a mianowicie: –

1. Należy dokładnie przeanalizować powiązania obiektu przy każdym podziale klastrowania hierarchicznego.
2. Do integracji aglomeracji hierarchicznej można zastosować hierarchiczny algorytm aglomeracyjny. W tym podejściu najpierw obiekty są pogrupowane w mikroklastry. Po zgrupowaniu obiektów danych w mikroklastrach na mikroklastrze odbywa się makroklastrowanie.

3. Metoda klastrowania oparta na gęstości

W tej metodzie klastrowania w Data Mining główny nacisk kładzie się na gęstość. Pojęcie masy jest używane jako podstawa tej metody grupowania. W tej metodzie grupowania klaster będzie się stale rozwijał. W promieniu grupy powinien znajdować się co najmniej jeden punkt dla każdego punktu danych.

4. Metoda klastrowania oparta na siatce

W tego rodzaju metodzie grupowania opartej na siatce, siatka jest tworzona przy użyciu razem obiektu. Strukturę siatki tworzy się poprzez ilościowe określenie przestrzeni obiektu na skończoną liczbę komórek.

Zaleta metody grupowania opartej na siatce: –

1. Szybszy czas przetwarzania: Czas przetwarzania tej metody jest znacznie szybszy niż w inny sposób, a tym samym pozwala zaoszczędzić czas.
2. Ta metoda zależy od nie. komórek w przestrzeni skwantyzowanego wymiaru.

5. Metody klastrowania oparte na modelach

W tego typu metodzie grupowania postawiono hipotezę dla każdego klastra, aby mógł znaleźć dane, które najlepiej pasują do modelu. Funkcja gęstości jest grupowana w celu zlokalizowania grupy w tej metodzie.

6. Metoda klastrowania oparta na ograniczeniach

Aby wykonać klastrowanie, wprowadzono ograniczenia zorientowane na aplikację lub użytkownika. Oczekiwania użytkownika określane są mianem ograniczenia. W tym procesie grupowania komunikacja jest bardzo interaktywna, co zapewniają ograniczenia.

Jakie rodzaje klasyfikacji nie są uważane za analizę skupień?

1. Podział wykresów — rodzaj klasyfikacji, w którym obszary nie są takie same i są klasyfikowane tylko na podstawie wzajemnej synergii i trafności, nie jest analizą skupień.
2. Wyniki zapytania – w tego typu klasyfikacji grupy tworzone są na podstawie specyfikacji podanej ze źródeł zewnętrznych. Nie jest to liczone jako analiza skupień.
3. Prosta segmentacja – Podział nazw na odrębne grupy rejestracji na podstawie nazwiska nie kwalifikuje się jako Analiza skupień.
4. Nadzorowana klasyfikacja — ten typ klasyfikacji, który jest klasyfikowany przy użyciu informacji o etykiecie, nie może być uznany za analizę skupień, ponieważ analiza skupień obejmuje grupę opartą na wzorcu.

Wniosek

Tak więc teraz nauczyliśmy się wielu rzeczy na temat klastrowania danych, takich jak podejścia i metody klastrowania danych i analizy klastrów w eksploracji danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź nasz program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.