Scikit Learn: методы кластеризации и сравнения

Scikit-learn — это метод машинного обучения на языке Python, основанный на SciPy, который выпущен под лицензией BSD из 3 пунктов.

Дэвид Курнапо запустил проект как проект Google Summer of Code в 2007 году, и с тех пор в него внесли свой вклад многочисленные люди. Список основных участников можно увидеть на странице «О нас», а группа волонтеров в настоящее время отвечает за его поддержание.

Scikit-learn в основном встроен в Python и в значительной степени опирается на NumPy для высокоскоростных операций с массивами и линейной алгебры. Кроме того, для повышения производительности некоторые ключевые алгоритмы написаны на Cython. Обертка Cython вокруг LIBSVM реализует машины опорных векторов; похожая обертка вокруг LIBLINEAR реализует линейные машины опорных векторов и логистическую регрессию. В таких случаях может оказаться невозможным реализовать эти методы, используя только Python.

Многие другие библиотеки Python, такие как SciPy, Matplotlib, plotly для построения графиков, кадры данных Pandas, NumPy для векторизации массивов и т. д., хорошо работают со Scikit-learn. В этой статье мы узнаем все о кластеризации SkLearn.

Узнайте все, что вам нужно знать о данных!Программа последипломного образования по специальности «Инженерия данных»Изучить курс

Что такое кластеризация?

Кластеризация — это неконтролируемые методы машинного обучения, используемые для обнаружения закономерностей ассоциации и сходств в выборках данных. Затем выборки группируются на основе признаков высокой степени сходства. Кластеризация имеет важное значение, поскольку она обеспечивает внутреннюю группировку среди текущих немаркированных данных.

Его можно определить как «Метод сортировки точек данных в различные кластеры на основе их сходства. Объекты с возможным сходством сохраняются в группе, которая имеет мало или совсем не имеет сходства с другой».

Это достигается путем выявления сопоставимых шаблонов в немаркированном наборе данных, таких как активность, размер, цвет и форма, и категоризации их в соответствии с наличием или отсутствием этих шаблонов. Алгоритм не получает никакого надзора и работает с немаркированным набором данных, поскольку это метод обучения без учителя.

После применения метода кластеризации каждой группе или кластеру присваивается идентификатор кластера, который система машинного обучения может использовать для упрощения обработки огромных и сложных наборов данных.

В библиотеке Scikit-learn есть функция sklearn.cluster, которая может кластеризовать немаркированные данные.

Теперь, когда мы разобрались с кластеризацией, давайте рассмотрим типы методов кластеризации в SkLearn.

Методы кластеризации

Ниже приведены некоторые методы кластеризации, входящие в состав Sci-kit Learn:

Этот подход в основном используется для поиска пятен в выборке с гладкой плотностью. Он итеративно назначает точки данных кластерам, перемещая точки в точки данных с более высокой плотностью. Он устанавливает количество кластеров автоматически, а не полагается на параметр, называемый пропускной способностью, для определения размера поиска по региону.

sklearn.cluster — это реализация того же самого на Scikit-learn.

Для выполнения кластеризации Mean Shift нам необходимо использовать модуль MeanShift.

В KMeans центроиды вычисляются и итерируются до тех пор, пока не будет найден наилучший центроид. Это требует указания количества кластеров, предполагая, что они уже известны. Основная концепция этого алгоритма заключается в кластеризации данных путем снижения критерия инерции, который делит выборки на n групп с равными дисперсиями. «K» представляет количество кластеров, обнаруженных методом.

Пакет sklearn.cluster входит в состав Scikit-learn.

Для кластеризации данных с использованием K-средних используйте модуль KMeans. Параметр вес выборки позволяет sklearn.cluster вычислять центры кластеров и значения инерции. Чтобы придать дополнительный вес некоторым выборкам, используйте модуль KMeans.

Этот алгоритм создает вложенные кластеры путем последовательного слияния или разбиения кластеров. Дерево или дендрограмма представляет эту иерархию кластеров. Ее можно разделить на две категории:

• Агломеративные иерархические алгоритмы рассматривают каждую точку данных как отдельный кластер в этом типе иерархического алгоритма. Затем он агломерирует пары кластеров одну за другой. В этом случае используется метод снизу вверх.
• Разделительные иерархические алгоритмы рассматривают все точки данных как один большой кластер в этом иерархическом методе. Разбиение одного большого кластера на несколько маленьких кластеров с использованием метода сверху вниз влечет за собой процесс кластеризации.

Для реализации этого Sci-kit learn использует sklearn.cluster.

Для выполнения агломеративной иерархической кластеризации используйте модуль AgglomerativeClustering.

BIRCH означает Balanced Iterative Reducing and Clustering with Hierarchies (Сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с иерархиями). Это инструмент для выполнения иерархической кластеризации на больших наборах данных. Для заданных данных он создает дерево, называемое CFT, что означает Characteristics Feature Tree (Дерево признаков характеристик).

Преимущество CFT заключается в том, что узлы данных, известные как узлы CF (Characteristics Feature), хранят необходимую информацию для кластеризации, устраняя необходимость хранить полные входные данные в памяти.

Мы используем sklearn.cluster для реализации того же самого в кластере Scikit-learn.

Кластеризация BIRCH выполняется с использованием модуля Birch.

Перед кластеризацией этот подход выполняет уменьшение размерности в меньшем количестве измерений, используя собственные значения или спектр матрицы сходства данных. При наличии значительного количества кластеров этот подход не рекомендуется.

sklearn.cluster используется в Sci-kit learn.

Для спектральной кластеризации используйте модуль SpectralClustering.

Идея «передачи сообщений» между различными парами образцов используется в этом алгоритме до тех пор, пока он не сойдется. Нет необходимости указывать количество кластеров перед запуском алгоритма. Временная сложность алгоритма имеет порядок O(N2T), что является его главным недостатком.

В Scikit-learn мы используем sklearn.cluster.

Для AffinityPropagation используйте модуль AffinityPropagation. Кластеризация распространения.

OPTICS означает Ordering Points To Identify the Clustering Structure. В пространственных данных этот метод также находит кластеры на основе плотности. Его основная рабочая логика похожа на DBSCAN.

Организуя точки базы данных таким образом, что пространственно наиболее близкие точки становятся соседями в упорядочении, он устраняет существенный недостаток алгоритма DBSCAN — проблему распознавания значимых кластеров в данных с изменяющейся плотностью.

sklearn.cluster — это кластер Scikit-learn.

Для выполнения кластеризации OPTICS используйте модуль OPTICS.

DBSCAN или пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности — это подход, основанный на интуитивных концепциях «кластеров» и «шума». Он утверждает, что кластеры имеют более низкую плотность с плотными областями в пространстве данных, разделенными областями точек данных с более низкой плотностью.

sklearn.cluster используется для реализации кластеров в Scikit-learn.

Кластеризация DBSCAN выполняется с использованием модуля DBSCAN. Этот алгоритм использует два важных параметра для определения плотности, а именно min_samples и eps.

Чем больше значение параметра в выборках или чем меньше значение параметра eps, тем выше плотность точек данных, необходимая для формирования кластера.

Станьте специалистом по обработке данных с реальным опытомПрограмма магистратуры по обработке данныхИзучить программу

Сравнение методов кластеризации на основе параметров, масштабируемости и метрики

Давайте сравним методы кластеризации Sklearn, чтобы лучше понять каждый из них. Сравнение суммировано в таблице ниже:

1. Линейная регрессия Склиарна
2. Модели регрессии Sklearn
3. Склеарн SVM
4. Деревья решений SkLearn

5. Стохастический градиентный спуск в SKLearn

Освойте кластеризацию Sklearn прямо сейчас

Кластеризация Sklearn является важным аспектом ее применения в машинном обучении, статистике и т. д. Она состоит из методов неконтролируемого машинного обучения, а именно:

• Средний сдвиг
• KMeans
• Иерархическая кластеризация
• БЕРЕЗА
• Спектральная кластеризация
• Распространение сродства
• ОПТИКА
• ДБСКАН

Чтобы извлечь максимальную пользу из этих концепций, необходимо рассмотреть возможность глубокого изучения этих тем.

Чтобы получить экспертные знания в области науки о данных и стать сертифицированным экспертом, рассмотрите возможность пройти сертификацию по науке о данных Simplilearn прямо сейчас! Присоединяйтесь к программе по науке о данных сегодня, чтобы освоить кластеризацию Sklearn и другие передовые инструменты и навыки науки о данных в течение 12 месяцев.