Introdução ao Clustering no Machine Learning
Primeiro entenderemos o aprendizado de máquina. Podemos ver os dados crescendo rapidamente ao nosso redor. Os dados vêm em diferentes formas, como vídeo, áudio, imagens, etc. O clustering no Machine Learning usa esses dados para responder à pergunta. Por exemplo (detecção de doenças da pele), o médico usará o aprendizado de máquina para entender a marca na pele e prever o tipo de doença. O armazenamento em cluster nada mais é do que agrupar conjuntos de dados não rotulados. Vamos dar um exemplo do seu filme (você quer assistir). Você pode gostar de filmes românticos, mas sua irmã gosta de filmes de comédia. Você pode gostar de filmes românticos de Bollywood ou filmes românticos de Hollywood. Mas sua irmã gosta de filmes de comédia Telegu, aqui você pode ver você e sua irmã tem uma escolha diferente de filmes. Vocês dois descobriram informações detalhadas sobre filmes. Aqui, agrupamos o conjunto de dados não rotulados (filmes) para assistir ao filme.
Como o cluster funciona no aprendizado de máquina?
No cluster, agrupamos um conjunto de dados não rotulados, conhecido como aprendizado não supervisionado. Quando agrupamos pela primeira vez dados não rotulados, precisamos encontrar um grupo semelhante. Quando criamos um grupo, precisamos entender os recursos dos conjuntos de dados, isto é, coisas semelhantes. Se criarmos um grupo por um ou dois recursos, é fácil medir a similaridade.
- Exemplo # 1: Filmes do diretor. Depois que o cluster é concluído, cada cluster recebe um número de cluster, conhecido como ClusterID. Um sistema de aprendizado de máquina como o YouTube usa o clusterID para representar dados complexos com mais facilidade.
- Exemplo # 2: o YouTube usa nosso histórico de pesquisa ou histórico assistido e sugere vídeos dos quais podemos gostar. O conjunto de dados de recursos do Facebook contém pessoas que seguimos, páginas que seguimos, comentários que inserimos, fotos ou vídeos que gostamos, fotos ou fotos nas quais marcamos. O agrupamento de vídeos ou fotos do Facebook substituirá um conjunto de recursos por um único ID de cluster devido à compactação de dados.
Os 4 principais métodos de agrupamento no Machine Learning
Abaixo estão os métodos de Clustering no Machine Learning:
1. Hierárquico
O nome clustering define uma maneira de trabalhar, esse método forma um cluster de maneira hierárquica. O novo cluster é formado usando uma estrutura formada anteriormente. Precisamos entender as diferenças entre a abordagem Divisiva vs Aglomerativa. O aglomerado é uma abordagem de baixo para cima, começa com pontos individuais em um cluster e combina algumas arbitrárias. A divisão começa com um único cluster, todos os pontos em um cluster e o divide em vários clusters.
2. Baseado em densidade
Nesse método, a região densa é considerada um cluster que possui algumas semelhanças. É diferente da região densa inferior do espaço do objeto. O DBSCAN é conhecido como agrupamento espacial de aplicativos com base em densidade com ruído. Para orientação a objetos de dados, o DBSCAN procura algum epsilon, definimos algum raio epsilon e o número mínimo de pontos. Dentro de um raio, se ultrapassarmos um número mínimo de pontos, classificamos a alta densidade de um cluster. Assim, podemos considerar dados com uma região de alta densidade. O DBSCAN difere do método centróide de agrupamento, pois não é uma abordagem estrita. Pontos de ruído são pontos em áreas de baixa densidade que são deixados sem rótulo ou rotulados como outliers. Essa é a razão pela qual não exigimos K. específico. Podemos especificar pontos mínimos para a região e o raio de alta densidade que queremos que uma região seja ou que os conjuntos sejam.
3. Particionamento
Quando temos um conjunto de dados de N número de objetos. Este método constrói "K" como a partição de dados. Esta partição é o cluster, isto é, constrói a partição K (K <= N).
Requisitos a serem cumpridos:
- Cada grupo ou conjunto de dados deve conter pelo menos um objeto.
- Cada objeto deve pertencer a apenas um grupo.
Um dos exemplos de particionamento é o clustering K-means.
4. Baseado em grade
Espaço de objeto, um número finito de células forma uma estrutura de grade. Este método fornece processamento rápido de cluster. Estes são independentes do espaço do objeto.
Aplicações de clustering no Machine Learning
Abaixo estão as aplicações de Clustering no Machine Learning:
1. Médico
O médico pode usar um algoritmo de agrupamento para encontrar a detecção da doença. Vamos dar um exemplo de doença da tireóide. O conjunto de dados de doenças da tireóide pode ser identificado usando o algoritmo de agrupamento quando aplicamos aprendizado não supervisionado em um conjunto de dados que contém conjuntos de dados da tireóide e não tireoidianos. O agrupamento identificará a causa da doença e fornecerá uma pesquisa de resultados bem-sucedida.
2. Rede Social 
Somos a geração da era da Internet, podemos conhecer qualquer pessoa ou conhecer qualquer identidade individual através da Internet. Sites de redes sociais usam clustering para entender o conteúdo, as pessoas enfrentam ou localizam o usuário. Quando o aprendizado não supervisionado é usado em redes sociais, é útil para a tradução da linguagem. Por exemplo, o Instagram e o Facebook fornecem o recurso de tradução de idioma.
3. Marketing
Podemos ver ou observar que diferentes tecnologias estão crescendo ao nosso lado e as pessoas estão atraindo para usar essas tecnologias, como nuvem, marketing digital. Para atrair um número maior de clientes, todas as empresas estão desenvolvendo recursos e tecnologia fáceis de usar. Para entender o cliente, podemos usar o cluster. O armazenamento em cluster ajudará a empresa a entender o segmento de usuários e a categorizar cada cliente. Dessa forma, podemos entender o cliente e encontrar semelhanças entre os clientes e agrupá-los.
4. Bancário
Observamos que a fraude de dinheiro está acontecendo ao nosso redor e a empresa está alertando os clientes sobre isso. Com a ajuda do clustering, as companhias de seguros podem encontrar fraudes, reconhecer clientes e entender as políticas trazidas pelo cliente.
5. Google
O Google é um dos mecanismos de pesquisa que as pessoas usam. Vamos dar um exemplo quando procuramos algumas informações como pet shop na área, o Google nos fornecerá opções diferentes. Este é o resultado do armazenamento em cluster, armazenamento em cluster de resultado semelhante que é fornecido a você.
Conclusão
Aprendemos sobre clustering e aprendizado de máquina. A maneira de agrupar funciona no aprendizado de máquina. Informações sobre aprendizado não supervisionado. Uso em tempo real de aprendizado não supervisionado. Métodos de cluster e como cada método funciona no aprendizado de máquina.
Artigo recomendado
Este é um guia para Clustering no Machine Learning. Aqui discutimos os quatro principais métodos de clustering no aprendizado de máquina, juntamente com os aplicativos. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -- 10 principais frameworks de aprendizado de máquina
- K- significa algoritmo de agrupamento com vantagens
- Introdução às técnicas de aprendizado de máquina
- Modelos de aprendizado de máquina | Os 5 principais tipos
- Biblioteca C ++ de Aprendizado de Máquina