Klasterlash algoritmlari nima?

Klasterlash algoritmlari nima?
Klasterlash algoritmlari ma'lumotlar nuqtalarini ma'lum o'xshashliklarga ko'ra guruhlash uchun ishlatiladi. Yaxshi klasterlash uchun hech qanday mezon yo'q. Klasterlash etiketlanmagan ma'lumotlar bilan guruhlashni aniqlaydi. Bu asosan aniq foydalanuvchi va stsenariyga bog'liq.
Odatda klaster modellari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• 
  Ulanish modellari - masofaviy ulanishga asoslangan modellarni yaratadigan ierarxik klasterlash kabi.
  
• 
  Centroid modellari - har bir klasterni bitta o'rtacha vektor bilan ifodalovchi K-Means klasteri kabi.
  
• 
  Tarqatish modellari - bu erda klasterlar statistik taqsimotlar yordamida modellashtirilgan.
  
• 
  Zichlik modellari - DBSCAN va OPTICS kabi, ular klasterlashni ma'lumotlar maydonidagi bog'langan zich mintaqa sifatida belgilaydi.
  
• 
  Guruh modellari - bu modellar aniq natijalarni bermaydi. Ular faqat guruhlash ma'lumotlarini taklif qilishadi.
  
• 
  Grafikga asoslangan modellar - grafikdagi tugunlarning kichik to'plami, shunday qilib chekka pastki to'plamdagi har ikki tugunni bog'laydi, klasterning prototip shakli sifatida qaralishi mumkin.
  
• 
  Neyron modellar - o'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalar eng ko'p ma'lum bo'lgan nazoratsiz neyron tarmoqlardan biri bo'lib, ular yuqoridagi bir yoki bir nechta modellarga o'xshash tarzda tavsiflanadi.
  

E'tibor bering, klasterlashning har xil turlari mavjud:

• 
  Qattiq klasterlash - ma'lumotlar nuqtasi butunlay klasterga tegishli yoki tegishli emas. Misol uchun, to'rtta guruh bilan mijozlar segmentatsiyasini ko'rib chiqing. Har bir mijoz to'rt guruhdan biriga tegishli bo'lishi mumkin.
  
• 
  Yumshoq klasterlash - ehtimollik balli ushbu klasterlarda bo'lish uchun ma'lumotlar nuqtalariga tayinlanadi.
  

Ushbu maqolada biz birinchi to'rttasiga (ulanish, centroid, tarqatish va zichlik modellari) e'tibor qaratamiz.
Klasterlash algoritmlarining turlari va foydalanish holatlari uchun birini tanlash
Keling, klasterlash algoritmlarining turlarini va ulardan foydalanish holatlari uchun qanday tanlashni ko'rib chiqaylik.
Ierarxik klasterlash algoritmlari (ulanishga asoslangan klasterlash)