Кластерный анализ в интеллектуальном анализе данных: приложения, методы и требования

Здесь мы собираемся обсудить кластерный анализ в интеллектуальном анализе данных. Итак, сначала дайте нам знать о том, что такое кластеризация в интеллектуальном анализе данных, а затем о ее введении и необходимости кластеризации в интеллектуальном анализе данных. Мы также собираемся обсудить алгоритмы и приложения кластерного анализа в науке о данных. Позже мы узнаем о различных подходах в кластерном анализе и методах кластеризации интеллектуального анализа данных.

Что такое кластеризация в интеллектуальном анализе данных?

При кластеризации группа различных объектов данных классифицируется как похожие объекты. Одна группа означает кластер данных. Наборы данных делятся на разные группы в кластерном анализе, который основан на сходстве данных. После классификации данных по различным группам группе присваивается метка. Это помогает адаптироваться к изменениям, выполняя классификацию.

Читайте: Общие примеры интеллектуального анализа данных.

Что такое кластерный анализ в интеллектуальном анализе данных?

Кластерный анализ в интеллектуальном анализе данных означает, что нужно найти группу объектов, которые похожи друг на друга в группе, но отличаются от объекта в других группах.

Приложения кластерного анализа интеллектуального анализа данных

Существует множество применений кластерного анализа данных, таких как обработка изображений, анализ данных, распознавание образов, исследование рынка и многое другое. Используя кластеризацию данных, компании могут открывать новые группы в базе данных клиентов. Классификация данных также может быть выполнена на основе моделей покупок.

Кластеризация в интеллектуальном анализе данных помогает в классификации животных и растений с использованием аналогичных функций или генов в области биологии. Это помогает лучше понять строение вида. Области идентифицируются с помощью кластеризации при интеллектуальном анализе данных. В базе данных наблюдения Земли выделены земли, похожие друг на друга.

В зависимости от географического положения, стоимости и типа дома в городе определяется группа домов. Кластеризация в интеллектуальном анализе данных помогает в обнаружении информации путем классификации файлов в Интернете. Он также используется в приложениях обнаружения. Мошенничество с кредитной картой можно легко обнаружить с помощью кластеризации в интеллектуальном анализе данных, который анализирует схему обмана. Узнайте больше о применении науки о данных в финансовой индустрии.

Это помогает понять каждый кластер и его характеристики. Можно понять, как распределяются данные, и это работает как инструмент в функции интеллектуального анализа данных.

Требования кластеризации в интеллектуальном анализе данных

• Интерпретируемость

Результат кластеризации должен быть удобным, понятным и интерпретируемым.

• Помогает справиться с испорченными данными

Обычно данные перепутаны и неструктурированы. Ее нельзя быстро проанализировать, и именно поэтому кластеризация информации так важна при интеллектуальном анализе данных. Группировка может придать некоторую структуру данным, организовав их в группы похожих объектов данных. Специалисту по данным становится удобнее обрабатывать данные, а также открывать новые вещи.

• Высокомерный

Кластеризация данных также может обрабатывать данные большого размера наряду с данными небольшого размера.

• Обнаружены кластеры формы атрибута

Кластеры произвольной формы обнаруживаются с помощью алгоритма кластеризации. Встречаются также небольшие скопления шаровидной формы.

• Алгоритм Юзабилити с несколькими типами данных

С алгоритмами кластеризации можно использовать множество различных типов данных. Данные могут быть двоичными, категориальными и интервальными.

Читайте: Алгоритмы интеллектуального анализа данных, которые вы должны знать

• Масштабируемость кластеризации

База данных обычно огромна, чтобы с ней иметь дело. Алгоритм должен быть масштабируемым для обработки обширной базы данных, поэтому он должен быть масштабируемым.

Методы кластеризации интеллектуального анализа данных

1. Метод разделения на кластеры

Предположим, что в этом методе раздел «m» создается для объектов «p» базы данных. Кластер будет представлен каждым разделом и m < p. K - количество групп после классификации объектов. Существуют некоторые требования, которые должны быть удовлетворены с помощью этого метода разделения кластеров, а именно:

1. Одна цель должна принадлежать только одной группе.
2. Не должно быть группы без единой цели.

Есть некоторые моменты, которые следует помнить в этом типе метода разделения кластеров, а именно:

1. Будет начальное разбиение, если мы уже даем нет. раздела (скажем, m).
2. Существует один метод, называемый итеративным перемещением, который означает, что объект будет перемещен из одной группы в другую для улучшения разделения.

2. Методы иерархической кластеризации

В этом методе иерархической кластеризации заданный набор объектов данных создается в виде своего рода иерархической декомпозиции. Формирование иерархической декомпозиции решит цели классификации. Существует два типа подходов к созданию иерархической декомпозиции:

1. Разделительный подход

Другое название разделительного подхода — подход «сверху вниз». В начале этого метода все объекты данных хранятся в одном кластере. Меньшие кластеры создаются путем разделения группы с использованием непрерывной итерации. Метод постоянной итерации будет продолжаться до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения. Нельзя отменить операцию после разделения или объединения группы, поэтому этот метод не такой гибкий.

2. Агломеративный подход

Другое название этого подхода — подход «снизу вверх». Все группы изначально разделены. Затем он продолжает объединяться до тех пор, пока не будут объединены все группы или не будет выполнено условие завершения.

Существует два подхода, которые можно использовать для улучшения качества иерархической кластеризации при интеллектуальном анализе данных:

1. Следует тщательно анализировать связи объекта при каждом разбиении иерархической кластеризации.
2. Можно использовать иерархический агломеративный алгоритм для интеграции иерархической агломерации. В этом подходе сначала объекты группируются в микрокластеры. После группировки объектов данных в микрокластеры в микрокластере выполняется макрокластеризация.

3. Метод кластеризации на основе плотности

В этом методе кластеризации в Data Mining основное внимание уделяется плотности. Понятие массы используется в качестве основы для этого метода кластеризации. В этом методе кластеризации кластер будет постоянно расти. По крайней мере, одна точка должна находиться в радиусе группы для каждой точки данных.

4. Метод кластеризации на основе сетки

В этом типе метода кластеризации на основе сетки сетка формируется с использованием объекта вместе. Сеточная структура формируется путем количественного разделения пространства объекта на конечное число ячеек.

Преимущество метода кластеризации на основе сетки: –

1. Более быстрое время обработки: время обработки этого метода намного меньше, чем другим способом, и, таким образом, он может сэкономить время.
2. Этот метод зависит от номера. ячеек в пространстве квантованного каждого измерения.

5. Методы кластеризации на основе моделей

В этом типе метода кластеризации каждый кластер выдвигается гипотезой, чтобы он мог найти данные, которые лучше всего подходят для модели. Функция плотности сгруппирована, чтобы определить местонахождение группы в этом методе.

6. Метод кластеризации на основе ограничений

Для выполнения кластеризации включаются прикладные или ориентированные на пользователя ограничения. Ожидание пользователя называется ограничением. В этом процессе группировки общение очень интерактивное, что обеспечивается ограничениями.

Какие виды классификации не считаются кластерным анализом?

1. Разделение графика — тип классификации, в котором области не совпадают и классифицируются только на основе взаимного синергизма и релевантности, не является кластерным анализом.
2. Результаты запроса. В этом типе классификации группы создаются на основе спецификации, полученной из внешних источников. Это не считается кластерным анализом.
3. Простая сегментация — разделение имен на отдельные группы регистрации на основе фамилии не квалифицируется как кластерный анализ.
4. Контролируемая классификация — тот тип классификации, который классифицируется с использованием информации метки, нельзя назвать кластерным анализом, поскольку кластерный анализ включает группу на основе шаблона.

Заключение

Итак, теперь мы многое узнали о кластеризации данных, например о подходах и методах кластеризации данных и кластерного анализа в интеллектуальном анализе данных.

Если вам интересно изучать науку о данных, ознакомьтесь с нашей программой IIIT-B и upGrad Executive PG в области науки о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.