Introdução aos algoritmos de cluster
Para começar com o tópico, precisamos saber o que é cluster. O clustering é um processo no qual precisamos identificar o grupo de dados semelhante ou idêntico em um conjunto de dados, e a aplicação da funcionalidade nesse conjunto de dados de acordo com a saída esperada é conhecida como algoritmo de clustering. É a técnica mais popular hoje em dia, na área de ciência de dados. Portanto, neste artigo, abordaremos o que é algoritmo de clustering, diferentes tipos de algoritmos de clustering, usos de aplicativos e vantagens e desvantagens.
Basicamente, o algoritmo de clustering identifica entidades de dados idênticas em um grupo de vários conjuntos de dados e as organiza em um cluster para aplicar funcionalidades semelhantes. Em outras palavras, podemos dizer que o algoritmo de agrupamento divide a população de várias entidades de dados semelhantes em um grupo de vários conjuntos de dados em uma característica semelhante.
Tipos de algoritmo de agrupamento
Basicamente, o algoritmo de agrupamento é subdividido em dois subgrupos que são:
1. Clustering rígido: No clustering rígido, um grupo de entidades de dados semelhantes pertence completamente a uma característica ou cluster semelhante. Se as entidades de dados não forem semelhantes até uma determinada condição, a entidade de dados será completamente removida do conjunto de clusters.
2. Clustering suave: No clustering suave, o relaxamento é concedido a todas as entidades de dados que encontram uma entidade de dados similar para formar um cluster. Nesse tipo de cluster, uma entidade de dados exclusiva pode ser encontrada em vários clusters configurados de acordo com seu tipo de compartilhamento.
O que é a Metodologia de Clustering?
Toda metodologia de agrupamento segue um conjunto de regras que definem seu conjunto de similaridades entre as entidades de dados. Existem centenas de metodologias de cluster disponíveis no mercado hoje. Então, vamos levar em consideração algumas delas que são muito populares hoje em dia:
1. Modelos de conectividade
Como mais claro por seu título, nesse algoritmo de mecanismo, encontre a entidade de dados semelhante mais próxima no grupo de entidades de dados definidas com base na noção de que os pontos de dados estão mais próximos no espaço de dados. Portanto, a entidade de dados mais próxima da entidade de dados semelhante exibirá mais semelhança do que a entidade de dados situada muito longe. Esse mecanismo também tem duas abordagens.
Na primeira abordagem, o algoritmo começa a dividir um conjunto de entidades de dados em um cluster separado e as organiza de acordo com os critérios de distância.
Em outra abordagem, o algoritmo subconecta todas as entidades de dados em um cluster específico e as agrega de acordo com os critérios de distância, pois a função de distância é uma escolha subjetiva com base nos critérios do usuário.
2. Modelos Centroid
Nesse tipo de algoritmo iterativo, um certo ponto centróide é levado em consideração primeiro e, em seguida, a entidade de dados semelhante, de acordo com sua proximidade em relação a esse ponto centróide, é configurada em um cluster. O algoritmo K-Means Clustering mais popular não teve êxito nesse tipo de algoritmo de clustering. Mais uma observação é que nenhum cluster é predefinido nos modelos centróides, portanto, temos uma análise do conjunto de dados de saída.
3. Modelos de distribuição
Nesse tipo de algoritmo, o método descobre quanto é possível que cada entidade de dados em um cluster pertença à mesma ou idêntica distribuição, como gaussiana ou normal. Uma desvantagem desse tipo de algoritmo é que, nesse tipo de cluster, a entidade do conjunto de dados precisa sofrer sobreajuste.
4. Modelos de densidade
Usando esse algoritmo, o conjunto de dados é isolado em relação a diferentes regiões de densidade de dados no espaço de dados e, em seguida, a entidade de dados é designada com clusters específicos.
5. K significa agrupamento
Esse tipo de cluster é usado para encontrar um máximo local após cada iteração no conjunto de vários conjuntos de entidades de dados. Esse mecanismo envolve 5 etapas mencionadas abaixo:
- Primeiro, temos que definir o número desejado do cluster que queremos neste algoritmo.
- Cada ponto de dados é atribuído a um cluster aleatoriamente.
- Então temos que calcular modelos centróides nele.
- Depois disso, a entidade de dados relativa é redesignada para os clusters mais próximos ou mais próximos.
- Reorganize o centróide do cluster.
- Repita anteriormente duas etapas até obter a saída desejada.
6. Clustering hierárquico
Esse tipo de algoritmo é semelhante ao algoritmo de agrupamento k-means, mas há uma diferença minuciosa entre eles, que são:
- K- significa é linear, enquanto o agrupamento hierárquico é quadrático.
- Os resultados são reproduzíveis no cluster hierárquico improvável para k-means, o que fornece vários resultados quando um algoritmo é chamado várias vezes.
- O cluster hierárquico funciona para todas as formas.
- Você pode interromper o cluster hierárquico a qualquer momento quando obtiver o resultado desejado.
Aplicações do algoritmo de agrupamento
Agora é hora de conhecer os aplicativos do algoritmo de clustering. Tem uma característica muito vasta incorporada. Um algoritmo de agrupamento é usado em vários domínios, que são
- É usado na detecção de anomalias
- É usado na segmentação de imagens
- É usado em imagens médicas
- É usado no agrupamento de resultados de pesquisa
- É usado na análise de redes sociais
- É usado na segmentação de mercado
- É usado em mecanismos de recomendação
Um algoritmo de agrupamento é uma abordagem revolucionada para o aprendizado de máquina. Ele pode ser usado para atualizar a precisão do algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado. Podemos usar essas entidades de dados em cluster em vários algoritmos de aprendizado de máquina para obter resultados supervisionados de alta precisão. É preciso que a TI possa ser usada em várias tarefas de aprendizado de máquina.
Conclusão
Portanto, no artigo acima, conhecemos o que é cluster, seu tipo e usos no desenvolvimento de software. Portanto, ele possui um grande número de aplicativos em vários domínios, como mapeamento, relatórios de clientes, etc. Com o uso de cluster, podemos facilmente aumentar a precisão da abordagem de aprendizado de máquina. Então, levando em consideração aspectos futuros, posso dizer que o algoritmo de clustering é usado quase em todas as tecnologias no campo do desenvolvimento de software. Portanto, qualquer pessoa interessada em seguir sua carreira em aprendizado de máquina, precisa conhecer profundamente o algoritmo de agrupamento, pois está diretamente relacionado ao aprendizado de máquina e à ciência de dados. Além disso, é bom ter a técnica necessária em todas as tecnologias, para que sempre possa retornar uma boa abordagem.
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