задача кластеризации машинное обучение

Кластеризация

Материал из MachineLearning.

Кластерный анализ (Data clustering) — задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

Задача кластеризации относится к широкому классу задач обучения без учителя.

Содержание

Типология задач кластеризации

Типы входных данных

Матрица расстояний может быть вычислена по матрице признаковых описаний объектов бесконечным числом способов, в зависимости от того, как ввести функцию расстояния (метрику) между признаковыми описаниями. Часто используется евклидова метрика, однако этот выбор в большинстве случаев является эвристикой и обусловлен лишь соображениями удобства.

Обратная задача — восстановление признаковых описаний по матрице попарных расстояний между объектами — в общем случае не имеет решения, а приближённое решение не единственно и может иметь существенную погрешность. Эта задача решается методами многомерного шкалирования.

Таким образом, постановка задачи кластеризации по матрице расстояний является более общей. С другой стороны, при наличии признаковых описаний часто удаётся строить более эффективные методы кластеризации.

Цели кластеризации

В первом случае число кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае важнее обеспечить высокую (или фиксированную) степень сходства объектов внутри каждого кластера, а кластеров может быть сколько угодно. В третьем случае наибольший интерес представляют отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров.

Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация, когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т. д. Такие задачи называются задачами таксономии.

Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому. Визуально таксономия представляется в виде графика, называемого дендрограммой.

Классическим примером таксономии на основе сходства является биноминальная номенклатура живых существ, предложенная Карлом Линнеем в середине XVIII века. Аналогичные систематизации строятся во многих областях знания, чтобы упорядочить информацию о большом количестве объектов.

Функции расстояния

Методы кластеризации

Формальная постановка задачи кластеризации

Решение задачи кластеризации принципиально неоднозначно, и тому есть несколько причин:

Источник

Кластерные алгоритмы и их значение в машинном обучении

Кластеризация – это мощный метод машинного обучения, включающий группировку по точкам данных. Имея набор различных точек данных, ученые могут использовать алгоритм кластеризации для классификации или классификации каждой точки данных в отдельную группу. Теоретически, точки данных, присутствующие в одной группе, обладают схожими характеристиками или свойствами. С другой стороны, точки данных, входящие в отдельные группы, обладают весьма уникальными характеристиками или свойствами.

Кластеризация – это метод обучения без присмотра и популярный среди ученых, занимающихся данными, метод получения статистического анализа данных в различных областях. Люди используют кластерный анализ в науке о данных, чтобы получить критическое представление. Они анализируют группы, в которые попадает каждая точка данных при применении алгоритмов кластеризации. Вы новичок в кластеризации алгоритмов и хотите узнать их входы и выходы? Продолжайте читать эту статью, поскольку в ней обсуждается все, что вы должны знать об основах кластеризации алгоритмов.

Значение кластеризации

Алгоритмы кластеризации необходимы для того, чтобы исследователи данных обнаружили врожденные группировки среди немаркированных и маркированных наборов данных. Удивительно, но нет никаких конкретных критериев для выделения хорошей кластеризации. Это сводится к индивидуальным предпочтениям, требованиям и тому, что использует специалист по данным для удовлетворения своих потребностей.

Скажем, например, можно было бы заинтересоваться обнаружением однородных представителей групп (редукция данных), в естественных кластерах и определением их неизвестных свойств. Некоторые также хотят найти неординарные объекты данных и другие подходящие группировки. Как бы то ни было, этот алгоритм делает несколько предположений, составляющих сходство между различными точками. Более того, каждое предположение делает новые, но одинаково хорошо обоснованные кластеры.

Методы кластеризации

Иерархические методы

Созданные в этой процедуре кластеры создают древовидную структуру, представляющую иерархию. Новые кластеры, появляющиеся на дереве, происходят из ранее сформированных комков. Эксперты разделили их на следующие категории:

Агломерационный

Подход “снизу вверх” – каждая точка данных представляет собой единый кластер, и они непрерывно сливаются (агломерат) до тех пор, пока все не будут постепенно сливаться в один кластер. Этот процесс также известен как HAC.

Разделяющий

Подход сверху вниз – Начиная со всех данных, содержащихся в одном кластере, которые постепенно разбиваются до тех пор, пока все точки данных не будут разделены.

Методы на основе плотности

Методы, основанные на плотности, рассматривают кластеры как более плотные регионы с некоторыми сходствами и различиями по сравнению с менее плотными регионами. Подобные методы обеспечивают отличную точность и могут с легкостью комбинировать два кластера.

Методы на основе сетки

Методы, основанные на сетке, формулируют пространство данных в ограниченном количестве ячеек, образуя структуру, напоминающую обычную сетку. Каждая операция кластеризации, выполняемая на этих решетках, независима и быстра.

Методы разбиения

Методы разделения разделяют объекты, превращая их в k кластеров. Каждый раздел создает один кластер. Специалисты по данным часто используют этот метод для оптимизации функций беспристрастного сходства, особенно когда расстояние является значимым параметром.

Что такое К-образные кластеры?

К-Минс (k-means)- это, пожалуй, наиболее узнаваемый алгоритм кластеризации. Этот алгоритм преподается на большинстве курсов машинного обучения и информатики, особенно на вводных занятиях. Понимать его довольно легко, а реализовать его в коде еще проще. К-Минс выделяется на фоне других алгоритмов своим быстрым темпом. Большинство из нас вычисляет расстояния между групповыми центрами и точками с минимальными вычислениями. Так что сложность часто бывает линейной O

Примеры алгоритма кластеризации в реальном мире Использует

Алгоритм кластеризации был революционным в мире науки о данных. Во многих областях он используется и дает отличные результаты. Ниже приведены примеры из реального мира, демонстрирующие полезность этого алгоритма.

Распознавание фальшивых новостей

Фальшивые новости не являются чем-то новым, но они более распространены, чем десять лет назад. Технологические инновации в основном отвечают за создание и распространение неавторизованных историй на различных онлайн-платформах. Два студента Калифорнийского университета использовали алгоритмы кластеризации для распознавания фальшивых новостей.

Алгоритм получал контент из различных новостных статей и изучал их слова. Кластеры помогают алгоритму распознавать подлинные и неискренние кусочки. Студенты факультетов информатики узнали, что в статьях, использующих клик-манипуляцию, используется сенсационный словарь. Это указывало на то, что большинство статей, использующих сенсационность, не являются подлинными.

Продажи и маркетинг

Крупные компании стремятся к таргетированию и персонализации своих продуктов. Они делают это, анализируя особенности людей и делясь программами для их привлечения. Это проверенный и апробированный метод, который помогает организациям нацеливаться на конкретную аудиторию. К сожалению, некоторые компании безуспешно работают в области продаж и маркетинга.
Чтобы получить максимальную отдачу от своих инвестиций, необходимо правильно ориентироваться на людей. Вы рискуете значительными потерями и недоверием клиентов, не анализируя то, чего хочет ваша аудитория. Алгоритмы кластеризации могут сгруппировать людей со схожими чертами и проанализировать, приобретут ли они Ваш продукт. Создание групп может помочь предприятиям провести тесты, чтобы определить, что им необходимо сделать для улучшения продаж.

Фэнтези-спорт

Вы будете удивлены, увидев, насколько полезны алгоритмы кластеризации для фэнтези-футбола и различных других видов цифрового спорта. Людям часто трудно определить, кого они должны добавить в свою команду. Выбор высококлассных игроков, особенно в начале сезона, довольно сложен. Почему? Потому что вы не знаете текущую форму спортсмена. Не имея в своем распоряжении практически никаких данных о выступлении, ты можешь воспользоваться преимуществами безупречного обучения.

Это может помочь вам обнаружить похожих игроков, использующих некоторые из их атрибутов. K означает, что кластеризация особенно удобна в таких ситуациях, давая вам преимущество на старте лиги.

Выявление преступной деятельности

В то время как алгоритмы кластеризации могут помочь в различных видах преступной деятельности, давайте сосредоточимся на мошенническом поведении таксиста. Допустим, вы хотите выяснить, лжет ли водитель о пройденной за день дистанции. Как определить, лжет ли он или говорит правду?

С помощью кластеризации можно проанализировать GPS-журналы и создать группу идентичного поведения. Можно изучить характеристики группы и классифицировать мошенническое и подлинное поведение.

Фильтры спама

Наши почтовые ящики содержат ненужные папки с многочисленными сообщениями, идентифицированными как спам. Многие курсы компьютерного обучения используют фильтр спама для демонстрации кластеризации и неконтролируемого обучения. Спам – это, пожалуй, самая раздражающая часть маркетинговых техник. Некоторые люди также используют их для фишинга личных данных других людей.

Компании предотвращают такие письма, используя алгоритмы для идентификации спама и помечания его флажками. K означает, что методы кластеризации достаточно эффективны для идентификации спама. Они просматривают различные части электронной почты, такие как содержимое, отправитель и заголовок, чтобы определить, являются ли они мусорными. Это повышает точность в десять раз и защищает людей от фишинга и других цифровых преступлений.

Заключительные Мысли

При суммировании, кластеризация в основном остается постоянной и применяется к многочисленным сценариям. Вы можете делать точные поведенческие прогнозы, используя этот универсальный алгоритм. После того, как вы разработаете прочную основу из сгруппированных данных, возможности будут бесконечны.

Источник

Обучение без учителя: 4 метода кластеризации данных на Python

Описаны четыре популярных метода обучения без учителя для кластеризации данных с соответствующими примерами программного кода на Python.

Обучение без учителя

Обучение без учителя (unsupervised learning, неконтролируемое обучение) – класс методов машинного обучения для поиска шаблонов в наборе данных. Данные, получаемые на вход таких алгоритмов обычно не размечены, то есть передаются только входные переменные X без соответствующих меток y. Если в контролируемом обучении (обучении с учителем, supervised learning) система пытается извлечь уроки из предыдущих примеров, то в обучении без учителя – система старается самостоятельно найти шаблоны непосредственно из приведенного примера.

На левой части изображения представлен пример контролируемого обучения: здесь для того, чтобы найти лучшую функцию, соответствующую представленным точкам, используется метод регрессии. В то же время при неконтролируемом обучении входные данные разделяются на основе представленных характеристик, а предсказание свойств основывается на том, какому кластеру принадлежит пример.

Методы кластеризации данных являются одним из наиболее популярных семейств машинного обучения без учителя. Рассмотрим некоторые из них подробнее.

Важная терминология

Подготовка выборки для кластеризации данных

Для составления прогнозов воспользуемся классическим набором данных ирисов Фишера. Датасет представляет набор из 150 записей с пятью атрибутами в следующем порядке: длина чашелистика (sepal length), ширина чашелистика (sepal width), длина лепестка (petal length), ширина лепестка (petal width) и класс, соответствующий одному из трех видов: Iris Setosa, Iris Versicolor или Iris Virginica, обозначенных соответственно 0, 1, 2. Наш алгоритм должен принимать четыре свойства одного конкретного цветка и предсказывать, к какому классу (виду ириса) он принадлежит. Имеющиеся в наборе данных метки можно использовать для оценки качества предсказания.

Для решения задач кластеризации данных в этой статье мы используем Python, библиотеку scikit-learn для загрузки и обработки набора данных и matplotlib для визуализации. Ниже представлен программный код для исследования исходного набора данных.

В результате запуска программы вы увидим следующие текст и изображение.

На диаграмме фиолетовым цветом обозначен вид Setosa, зеленым – Versicolor и желтым – Virginica. При построении были взяты лишь два признака. Вы можете проанализировать как разделяются классы при других комбинациях параметров.

Цель кластеризации данных состоит в том, чтобы выделить группы примеров с похожими чертами и определить соответствие примеров и кластеров. При этом исходно у нас нет примеров такого разбиения. Это аналогично тому, как если бы в приведенном наборе данных у нас не было меток, как на рисунке ниже.

Наша задача – используя все имеющиеся данные, предсказать соответствие объектов выборки их классам, сформировав таким образом кластеры.

Метод k-средних

Наиболее популярным алгоритмом кластеризации данных является метод k-средних. Это итеративный алгоритм кластеризации, основанный на минимизации суммарных квадратичных отклонений точек кластеров от центроидов (средних координат) этих кластеров.

Первоначально выбирается желаемое количество кластеров. Поскольку нам известно, что в нашем наборе данных есть 3 класса, установим параметр модели n_clusters равный трем.

Теперь случайным образом из входных данных выбираются три элемента выборки, в соответствие которым ставятся три кластера, в каждый из которых теперь включено по одной точке, каждая при этом является центроидом этого кластера.

Далее ищем ближайшего соседа текущего центроида. Добавляем точку к соответствующему кластеру и пересчитываем положение центроида с учетом координат новых точек. Алгоритм заканчивает работу, когда координаты каждого центроида перестают меняться. Центроид каждого кластера в результате представляет собой набор значений признаков, описывающих усредненные параметры выделенных классов.

При выводе данных нужно понимать, что алгоритм не знает ничего о нумерации классов, и числа 0, 1, 2 – это лишь номера кластеров, определенных в результате работы алгоритма. Так как исходные точки выбираются случайным образом, вывод будет несколько меняться от одного запуска к другому.

Характерной особенностью набора данных ирисов Фишера является то, что один класс (Setosa) легко отделяется от двух остальных. Это заметно и в приведенном примере.

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация, как следует из названия, представляет собой алгоритм, который строит иерархию кластеров. Этот алгоритм начинает работу с того, что каждому экземпляру данных сопоставляется свой собственный кластер. Затем два ближайших кластера объединяются в один и так далее, пока не будет образован один общий кластер.

Результат иерархической кластеризации может быть представлен с помощью дендрограммы. Рассмотрим этот тип кластеризации на примере данных для различных видов зерна.

Можно видеть, что в результате иерархической кластеризации данных естественным образом произошло разбиение на три кластера, обозначенных на рисунке различным цветом. При этом исходно число кластеров не задавалось.

Сравнение метода k-средних с иерархической кластеризацией данных

Понижение размерности с методом t-SNE

Метод t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) представляет собой один из методов обучения без учителя, используемых для визуализации, например, отображения пространства высокой размерности в двух- или трехмерное пространство. t-SNE расшифровывается как распределенное стохастическое соседнее вложение.

Метод моделирует каждый объект пространства высокой размерности в двух- или трехкоординатную точку таким образом, что близкие по характеристикам элементы данных в многомерном пространстве (например, датасете с большим числом столбцов) проецируются в соседние точки, а разнородные объекты с большей вероятностью моделируются точками, далеко отстоящими друг от друга. Математическое описание работы метода можно найти здесь.

Вернемся к примеру с ирисами и посмотрим, как произвести моделирование по этому методу при помощи библиотеки sklearn.

В этом случае каждый экземпляр представлен четырьмя координатами – таким образом, при отображении признаков на плоскость размерность пространства понижается с четырех до двух.

Метод кластеризации на основе плотности DBSCAN

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, плотностной алгоритм пространственной кластеризации с присутствием шума) – популярный алгоритм кластеризации, используемый в анализе данных в качестве одной из замен метода k-средних.

Метод не требует предварительных предположений о числе кластеров, но нужно настроить два других параметра: eps и min_samples. Данные параметры – это соответственно максимальное расстояние между соседними точками и минимальное число точек в окрестности (количество соседей), когда можно говорить, что эти экземпляры данных образуют один кластер. В scikit-learn есть соответствующие значения параметров по умолчанию, но, как правило, их приходится настраивать самостоятельно.

Об устройстве алгоритма простыми словами и о математической подноготной можно прочитать в этой статье.

Источник

Все модели машинного обучения за 5 минут

Mar 6, 2020 · 5 min read

Фундаментальная сегментация моделей машинного обучения

Все модели машинного обучения разделяются на обучение с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised). В первую категорию входят регрессионная и классификационная модели. Рассмотрим значения этих терминов и входящие в эти категории модели.

Обучение с учителем

Представляет собой изучение функции, которая преобразует входные данные в выходные на основе примеров пар ввода-вывода.

Например, из набора данных с двумя переменными: возраст (входные данные) и рост (выходные данные), можно реализовать модель обучения для прогнозирования роста человека на основе его возраста.

Пример обучения с учителем

Повторюсь, обучение с учителем подразделяется на две подкатегории: регрессия и классификация.

Регрессия

В регре с сионных моделях вывод является непрерывным. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов регрессионных моделей.

Линейная регрессия

Пример линейной регрессии

Задача линейной регрессии заключается в нахождении линии, которая наилучшим образом соответствует данным. Расширения линейной регрессии включают множественную линейную регрессию (например, поиск наиболее подходящей плоскости) и полиномиальную регрессию (например, поиск наиболее подходящей кривой).

Дерево решений

Изображение из Kaggle

Дерево решений — популярная модель, используемая в исследовании операций, стратегическом планировании и машинном обучении. Каждый прямоугольник выше называется узлом. Чем больше узлов, тем более точным будет дерево решений. Последние узлы, в которых принимается решение, называются листьями дерева. Деревья решений интуитивны и просты в создании, однако не предоставляют точные результаты.

Случайный лес

Случайный лес — это техника ансамбля методов, основанная на деревьях решений. Случайные леса включают создание нескольких деревьев решений с использованием первоначальных наборов данных и случайный выбор поднабора переменных на каждом этапе. Затем модель выбирает моду (значение, которое встречается чаще других) из всех прогнозов каждого дерева решений. Какой в этом смысл? Модель “победы большинства” снижает риск ошибки отдельного дерева.

Например, у нас есть одно дерево решений (третье), которое предсказывает 0. Однако если полагаться на моду всех 4 деревьев, прогнозируемое значение будет равно 1. В этом заключается преимущество случайных лесов.

Нейронная сеть

Визуальное представление нейронной сети

Нейронная сеть — это многослойная модель, устроенная по системе человеческого мозга. Как и нейроны в нашем мозге, круги выше представляют узлы. Синим обозначен слой входных данных, черным — скрытые слои, а зеленым — слой выходных данных. Каждый узел в скрытых слоях представляет функцию, через которую проходят входные данные, приводящие к выходу в зеленых кругах.

Классификация

В классификационных моделях вывод является дискретным. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов классификационных моделей.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия аналогична линейной регрессии, но используется для моделирования вероятности ограниченного числа результатов, обычно двух. Логистическое уравнение создается таким образом, что выходные значения могут находиться только между 0 и 1:

Метод опорных векторов

Метод опорных векторов — это классификационный метод обучения с учителем, довольно сложный, но достаточно интуитивный на базовом уровне.

Предположим, что существует два класса данных. Метод опорных векторов находит гиперплоскость или границу между двумя классами данных, которая максимизирует разницу между двумя классами. Есть множество плоскостей, которые могут разделить два класса, но только одна из них максимизирует разницу или расстояние между классами.

Наивный Байес

Наивный Байес — еще один популярный классификатор, используемый в науке о данных. Его идея лежит в основе теоремы Байеса:

Несмотря на ряд нереалистичных предположений, сделанных в отношении наивного Байеса (отсюда и название “наивный”), он не только доказал свою эффективность в большинстве случаев, но и относительно прост в построении.

Обучение без учителя

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя используется для того, чтобы сделать выводы и найти шаблоны из входных данных без отсылок на помеченные результаты. Два основных метода, используемых в обучении без учителя, включают кластеризацию и снижение размерности.

Кластеризация

Кластеризация — это техника обучения без учителя, которая включает в себя группирование или кластеризацию точек данных. Чаще всего она используется для сегментации потребителей, выявления мошенничества и классификации документов.

Распространенные методы кластеризации включают кластеризацию с помощью k-средних, иерархическую кластеризацию, сдвиг среднего значения и кластеризацию на основе плотности. У каждого из них есть свой способ поиска кластеров, однако все они предназначены для достижения одного результата.

Понижение размерности

Снижение размерности — это процесс уменьшения числа рассматриваемых случайных переменных путем получения набора главных переменных. Проще говоря, это процесс уменьшения размера набора признаков (уменьшение количества признаков). Большинство методов снижения размерности могут быть классифицированы как отбор или извлечение признаков.

Популярный метод понижения размерности называется методом главных компонент (PCA). Он представляет собой проецирование многомерных данных (например, 3 измерения) в меньшее пространство (например, 2 измерения). Это приводит к уменьшению размерности данных (2 измерения вместо 3) при сохранении всех исходных переменных в модели.

Источник