خوشه بندی در یادگیری ماشین – الگوریتم هایی که هر متخصص داده از آن ها استفاده می کند

آیا می خواهید محصولات مشتری خود را با روشی بهتر، به مخاطب خاص عرضه کنید؟ اگر جواب بله است، پس خوشه بندی برای شما مناسب است. یعنی شما باید مفهوم یادگیری بدون نظارت و خوشه بندی در یادگیری ماشین را به بهترین نحو درک کنید. بهترین راه یادگیری آن این است که خوشه بندی و الگوریتم های آن را به کمک مثال های مناسب و کاربرد های زندگی روزمره یاد بگیرید. در این آموزش خوشه بندی یادگیری ماشین، در همین مورد بحث خواهیم کرد. سرفصل مصالب این آموزش به شرح زیر است :

  • خوشه بندی چیست؟
  • چرا در یادگیری ماشین خوشه بندی می کنیم؟
  • انواع الگوریتم های خوشه بندی در یادگیری ماشین
  • مثال های خوشه بندی
  • کاربرد های خوشه بندی

بنابراین قبل از اینکه آموزش خوشه بندی را شروع کنیم، توصیه می کنم انواع الگوریتم های یادگیری ماشین را مطالعه کنید.

معرفی خوشه بندی در یادگیری ماشین

خوشه بندی چیست؟

خوشه بندی یکی از رایج ترین روش های یادگیری بدون نظارت است که در آن داده ها براساس شباهت نقاط داده، دسته بندی می شوند. خوشه بندی کاربرد های واقعی زیادی دارد که می توان در موقعیت های مختلفی از آن استفاده کرد.

اساس کلی خوشه بندی، اختصاص مجموعه خاصی از مشاهدات به زیرگروه ها یا خوشه ها است به گونه ای که مشاهدات موجود در همان خوشه، دارای درجه ای از شباهت می باشند. این روش، پیاده سازی توانایی شناختی انسان، برای تشخیص اشیاء براساس ماهیت آن ها است. به طور مثال زمانی که شما برای خرید به میوه فروشی می روید، به راحتی در مجموعه ای از سیب ها و پرتقال ها، بین آن دو تمایز قائل شوید. شما این دو مورد را براساس رنگ، بافت و دیگر اطلاعات حسی که توسط مغزتان پردازش می شود، متمایز می کنید. خوشه بندی ، تقلیدی از این فرآیند است، به طوری که ماشین ها قادر به تمایز بین اشیاء مختلف هستند.

این یک روش یادگیری بدون نظارت است زیرا اشیا، هیچ برچسب خارجی ندارند. ماشین باید ویژگی ها و الگو ها را به تنهایی و بدون هیچ نگاشت ورودی_خروجی مشخص، یاد بگیرد. این الگوریتم قادر به استنباط از ماهیت اشیاء داده و سپس ایجاد کلاس های مجزا برای دسته بندی مناسب آن ها است.

در یادگیری ماشین خوشه بندی ، الگوریتم ، جامعه آماری را به گروه های مختلف تقسیم می کند به طوری که هر نقطه داده، مشابه نقاط داده در همان گروه بوده و با نقاط داده در گروه های دیگر متفاوت است. سپس براساس تشابه و عدم تشابه، زیرگروه مناسب را به جسم اختصاص می دهد.

اگر در مورد هر مبحث یادگیری ماشین ، نیاز به مرور سریع دارید، می توانید مطالب مختلف خود آموز یادگیری ماشین را مرور کنید.

مثال خوشه بندی : نقاط داده ای که در کنار هم هستند، در گروه هایی قرار می گیرند که داده های مشابهی دارند. سپس می توانیم با شناخت سه خوشه که در زیر مشاهده می شود ، این خوشه ها را متمایز کنیم.

خوشه بندی در یادگیری ماشین

ما خوشه بندی را با یک تصور اولیه انجام می دهیم که نقاط داده در محدوده یک مرکز خوشه قرار دارند. ما از چندین روش و تکنیک فاصله سنجی برای محاسبه داده پرت استفاده می کنیم.

چرا خوشه بندی؟

خوشه بندی روشی مهم است زیرا تعیین گروه بندی ذاتی را در میان مجموعه داده های بدون برچسب انجام می دهد. در خوشه بندی ، معیار استانداردی وجود ندارد. تمام آن به کاربر و معیار های مناسبی که شرایط آن ها را برآورده کند، بستگی دارد. به عنوان مثال، برای پیدا کردن گروه های یکدست، می توان نمایندگان را از طریق داده کاهی ( تقلیل داده ) پیدا کرد و ویژگی های مناسب آن ها را توصیف کرد. همچنین می توان داده غیر معمول را برای تشخیص داده های پرت پیدا کرد. آنگاه الگوریتم، فرضیه ای را ارائه می دهد که هرچه شباهت نقاط بیشتر باشد، فرضیات ما اعتبار بیشتری خواهد داشت.

صبر کنید! کاربرد های واقعی یادگیری ماشین را بررسی کرده اید؟

انواع الگوریتم های خوشه بندی

در مجموع، پنج نوع الگوریتم خوشه بندی مجزا وجود دارد که به شرح زیر هستند :

  • خوشه بندی مبتنی بر پارتیشن بندی (بخش بندی)
  • خوشه بندی سلسله مراتبی
  • خوشه بندی مبتنی بر مدل
  • خوشه بندی مبتنی بر تراکم
  • خوشه بندی فازی
خوشه بندی در دنیای واقعی

۱- خوشه بندی مبتنی بر پارتیشن بندی (بخش بندی)

در این نوع خوشه بندی ، الگوریتم، داده ها را به زیرمجموعه ای از k گروه، تقسیم بندی می کند. این k گروه یا خوشه باید از قبل تعریف شده باشند. این الگوریتم، داده ها را بر اساس این دو شرط تقسیم بندی می کند – اول، هر گروه باید حداقل یک نقطه (عضو) داشته باشد. دوم اینکه هر نقطه باید تنها به یک گروه تعلق داشته باشد. خوشه بندیK-Means رایج ترین نوع روش خوشه بندی مبتنی بر پارتیشن بندی است.

۲- خوشه بندی سلسله مراتبی

ایده اصلی این نوع خوشه بندی ، ایجاد سلسله ای از خوشه ها است. برخلاف خوشه بندی مبتنی بر پارتیشن بندی ، نیازی نیست داده ها از پیش تعریف شده باشند. دو روش برای انجام خوشه بندی سلسله مراتبی وجود دارد. رویکرد اول، رویکرد پایین به بالا است که به روش Agglomerative ( تجمعی ) نیز شناخته می شود و رویکرد دوم روش Divisive ( تجزیه ای ) است که سلسله ای از خوشه ها را در یک رویکرد بالا به پایین تجزیه می کند. در نتیجه این نوع خوشه بندی ، ما یک نمودار درختی به نام Dendogram به دست می آوریم.

۳- خوشه بندی مبتنی بر تراکم

در این نوع خوشه ها، مناطق متراکمی در فضای داده وجود دارند که توسط مناطق پراکنده از یکدیگر جدا می شوند. این نوع از الگوریتم های خوشه بندی نقش مهمی در ارزیابی و پیدا کردن ساختار های اشکال غیر خطی براساس تراکم دارند. الگوریتم پرطرفدار مبتنی بر تراکم، DBSCAn است که امکان خوشه بندی مکانی داده ها دارای نویز را فراهم می آورد. این روش از دو مفهوم استفاده می کند – دسترسی داده ها و اتصال داده ها.

۴- خوشه بندی مبتنی بر مدل

در این نوع روش خوشه بندی ، داده های مشاهده شده از یک توزیع متشکل از ترکیبی از دو یا چند مولفه خوشه حاصل می شود. علاوه بر این، هر خوشه مولفه، یک تابع چگالی دارد که دارای یک احتمال یا وزن در این ترکیب است.

۵- خوشه بندی فازی

در این نوع خوشه بندی ، نقاط داده می توانند به بیش از یک دسته تعلق داشته باشند. هر مولفه موجود در خوشه، یک ضریب عضویت دارد که به میزان حضور در آن خوشه مرتبط است. همچنین روش خوشه بندی فازی به عنوان روش خوشه بندی نرم شناخته می شود.

کاربرد های خوشه بندی

برخی از کاربردهای رایج خوشه بندی در یادگیری ماشین عبارتند از :

۱- الگوریتم خوشه بندی برای شناسایی سلول های سرطانی

مجموعه داده های مربوط به سرطان را می توان با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی تشخیص داد. در ترکیبی از اطلاعات متشکل از داده های سرطانی و غیر سرطانی، الگوریتم های خوشه بندی قادر به یادگیری ویژگی های مختلف موجود در داده هایی هستند که روی آن ها خوشه های حاصل را تولید می کنند. از طریق آزمایش ، مشاهده می کنیم که مجموعه داده های سرطانی، هنگامی که با یک الگوریتم غیرخطی بدون نظارت، خوشه بندی می شوند، نتایج دقیقی به ما می دهد.

۲- الگوریتم خوشه بندی در موتورهای جستجو

هنگام جستجو برای موارد خاص در گوگل ، شما ترکیبی از نتایج مشابه با سوال اصلی خود را دریافت می کنید. این نتیجه خوشه بندی است که اشیاء (نتایج جستجو) مشابه را در یک خوشه مجزا گروه بندی می کند و آن را به شما ارائه می کند. داده ها، براساس نزدیکترین شیء مشابه، به یک خوشه مجزا اختصاص داده می شوند و مجموعه ای جامع از نتایج را به کاربر ارائه می دهند.

۳- الگوریتم خوشه بندی در شبکه های بی سیم

با استفاده از الگوریتم خوشه بندی روی شبکه های بی سیم ، ما قادر به صرفه جویی در مصرف انرژی در حسگرهای بی سیم هستیم. برای بهبود مصرف انرژی و بهینه سازی انتقال داده ها در شبکه های بی سیم، الگوریتم های مختلف مبتنی بر خوشه بندی، وجود دارد.

۴- خوشه بندی برای دسته بندی مشتری

یکی از محبوب ترین کاربرد های خوشه بندی، در زمینه دسته بندی مشتری است. بر اساس تحلیل مبتنی بر کاربر، شرکت ها قادر به شناسایی مشتریانی هستند که ثابت کنند برای محصول یا خدمات شان، کاربرانی بالقوه (مستعد) هستند. خوشه بندی به آن ها این امکان را می دهد تا مشتریان را به چندین خوشه تقسیم کنند که براساس آن ها می توانند استراتژی های جدیدی را برای جلب توجه پایگاه مشتریان خود اتخاذ کنند. اکنون ، می توانید مفاهیم خوشه بندی را از طریق بهترین پروژه یادگیری ماشین – دسته بندی مشتری با استفاده از یادگیری ماشین – تمرین کنید.

خلاصه

در این مقاله ، خوشه بندی و نحوه خوشه بندی مجموعه داده های بدون برچسب با تکنیک های پیشرفته تحلیل داده را مرور کردیم. ما انواع مختلفی از الگوریتم های خوشه بندی را بررسی کردیم. در نهایت، به مرور کاربرد های خوشه بندی و نحوه استفاده از آن ها در سناریو های زندگی واقعی پرداختیم. امیدوارم این آموزش یادگیری ماشین خوشه بندی ما به شما کمک کند تا مفاهیم خوشه بندی برایتان روشن شود.

آیا از این مقاله لذت بردید؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.

بیشتر بخوانید :

مبنع Data Flair

درباره‌ی امیر اقتدائی

همچنین ببینید

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

مسیر های شغلی زیادی در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد، اما از کجا بفهمیم که …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *