Автор Тушар Аггарвал
1. Введение
Кластеризация — это ключевой инструмент в обучении без учителя, области машинного обучения, где модели обучаются на данных без предварительно помеченных групп. Кластеризацию можно использовать для различных задач, таких как определение сегментов клиентов, классификация изображений или даже закономерностей в данных фондового рынка.
Существует несколько различных алгоритмов кластеризации, но одним из самых популярных является кластеризация методом k-средних. Кластеризация K-средних — это простой и эффективный алгоритм, который можно использовать для различных наборов данных.
В этом руководстве мы рассмотрим, что такое кластеризация k-средних, как она работает и как ее можно использовать для выявления закономерностей в данных. Мы также предоставим пример кода, чтобы вы могли сами попробовать кластеризацию методом k-средних!
https://unsplash.com/@deepmind
2. Что такое кластеризация K-средних?
Кластеризация K-средних — это алгоритм обучения без учителя, используемый для обнаружения закономерностей в данных. Он основан на концепции кластеризации, которая представляет собой процесс группировки точек данных, похожих друг на друга. Точки данных в каждом кластере затем используются для создания так называемого «центроида», который является центральной точкой каждого кластера.
Кластеризация K-средних присваивает точки данных одному из K кластеров, и центр тяжести каждого кластера обновляется на основе назначенных ему точек данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не сойдутся, что означает, что кластеры относительно стабильны.
Кластеризация K-средних является эффективным алгоритмом и не требует больших вычислительных затрат, что делает его популярным для анализа крупномасштабных наборов данных. Алгоритм также легко интерпретируется и может обнаруживать основные закономерности в данных. Его также можно использовать для выявления выбросов и кластеров разнородных точек данных.
https://unsplash.com/@deepmind
3. Как работает кластеризация K-средних?
Кластеризация K-средних работает путем разделения точек данных на кластеры на основе их сходства с центроидом. Алгоритм вычисляет расстояние между точками данных и центроидом и назначает каждую точку данных ближайшему центроиду. Затем алгоритм перемещает центр тяжести к центру точек в этом кластере, чтобы сжать кластер и сделать его более плотным. Этот процесс повторяется до тех пор, пока положение центроидов не изменится, что указывает на то, что кластеры сошлись.
Алгоритм также можно использовать для выявления выбросов и кластеров разнородных точек данных. Например, набор данных, содержащий показатели продаж из разных магазинов, можно сгруппировать в отдельные магазины. Затем выбросы можно определить, просмотрев магазины с самыми высокими и самыми низкими продажами.
https://unsplash.com/@theshubhamdhage
4. Преимущества кластеризации K-средних
Кластеризация K-средних — полезный инструмент для анализа данных, поскольку это быстрый, эффективный и простой метод выявления закономерностей. Его можно использовать для обнаружения базовых кластеров в больших наборах данных, которые в противном случае было бы трудно обнаружить. Кроме того, его можно использовать для принятия решений на основе данных, чтобы получить ценную информацию о поведении клиентов и определить возможности для оптимизации маркетинговых кампаний.
Кластеризация K-средних также может помочь уменьшить шум в наборах данных и упростить выявление закономерностей в больших наборах данных, которые в противном случае было бы трудно обнаружить. Алгоритм также можно использовать для выявления выбросов или точек данных, которые не соответствуют идентифицируемым закономерностям, чтобы сделать анализ более эффективным.
Кластеризация K-средних может использоваться для различных приложений, включая сегментацию клиентов, маркетинговые кампании, обнаружение аномалий и принятие решений. Это делает его полезным инструментом во многих отраслях и может помочь предприятиям максимизировать свою прибыль и улучшить качество обслуживания клиентов.
https://unsplash.com/@resourcedatabase
5. Когда использовать кластеризацию K-средних
Кластеризация K-средних может использоваться, когда предприятиям необходимо анализировать большие наборы данных и выявлять основные закономерности. Его также можно использовать для уменьшения шума в наборах данных, что может упростить анализ.
Кластеризация K-средних — отличный инструмент, помогающий компаниям принимать более эффективные решения, поскольку он может выявлять закономерности и информацию о поведении клиентов или рыночных возможностях. Это может быть полезно для сегментации клиентов, маркетинговых кампаний, обнаружения аномалий и принятия решений.
Кроме того, кластеризация K-средних может использоваться для выявления выбросов в наборах данных, что упрощает анализ и выявление тенденций, которые в противном случае было бы трудно выявить. Это также может помочь улучшить маркетинговые кампании, чтобы максимизировать прибыль и улучшить качество обслуживания клиентов.
https://unsplash.com/@resourcedatabase
6. Как реализовать кластеризацию K-средних
Теперь, когда мы знаем, когда использовать кластеризацию K-средних, нам нужно понять, как ее реализовать. Вот шаги, которые необходимо выполнить для реализации кластеризации K-средних.
1. Выберите значение K. Это количество кластеров, которое вы хотите, чтобы алгоритм нашел.
2. Выберите точки данных, которые вы хотите включить в анализ.
3. Рассчитайте евклидово расстояние между ними
4. Назначьте каждую точку данных кластеру с ближайшим средним значением.
5. Рассчитайте среднее значение новых кластеров.
6. Назначьте каждую точку данных новому ближайшему кластеру.
7. Повторяйте шаги 5 и 6 до тех пор, пока в назначениях кластера больше не будет изменений.
8. Оцените кластеры, чтобы повысить точность кластеризации
Следуя этим шагам, вы можете использовать кластеризацию K-средних для выявления закономерностей в данных и принятия более эффективных решений.
# From where can you get KMeans from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # Creating a sample dataset with 4 features and 150 samples X = np.random.rand(150, 4) # Initializing the KMeans algorithm with 3 clusters kmeans = KMeans(n_clusters=3) # Fitting the algorithm to the data kmeans.fit(X) # Accessing the cluster labels for each data point labels = kmeans.labels_ # Accessing the coordinates of the cluster centers cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
7. Заключение
Кластеризация K-средних — эффективный способ выявления закономерностей в данных. Этот алгоритм имеет простой, но эффективный подход к кластеризации, что делает его подходящим для большинства приложений. Выбрав соответствующие точки данных и выполнив шаги, описанные выше, предприятия и специалисты по данным могут использовать этот алгоритм для получения полезных сведений и принятия более эффективных решений.
Ожидается, что по мере того, как алгоритмы машинного обучения станут более мощными и продвинутыми, использование кластеризации K-средних в различных приложениях будет расти. Это отличный способ воспользоваться большими объемами доступных данных и помочь предприятиям и организациям максимально эффективно использовать имеющиеся у них данные. Благодаря простому в использовании и эффективному подходу кластеризация K-средних, вероятно, останется одним из основных элементов машинного обучения в ближайшие годы.
