Bạn có muốn tiếp thị sản phẩm của khách hàng theo cách tốt hơn cho một đối tượng cụ thể không? Nếu có, thì Clustering là dành cho bạn. Ý tôi là bạn cần hiểu khái niệm về học không giám sát và Clustering trong Machine learning theo cách tốt nhất. Đó là cách tốt nhất là gì? Tìm hiểu Clustering và các thuật toán của nó với sự trợ giúp của các ví dụ thích hợp và các ứng dụng thực tế. Hôm nay trong hướng dẫn Machine learning Clustering này, chúng ta sẽ thảo luận tương tự.
Các bài viết liên quan:
Vì vậy, trước khi bắt đầu hướng dẫn Clustering, tôi khuyên bạn nên kiểm tra các loại thuật toán Machine learning.
Clustering là gì?
Clustering là kỹ thuật phổ biến nhất trong học tập không giám sát, nơi dữ liệu được nhóm dựa trên sự giống nhau của các điểm dữ liệu. Clustering có nhiều ứng dụng trong đời thực, nơi nó có thể được sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau.
Nguyên tắc cơ bản đằng sau cụm là việc gán một tập hợp các quan sát nhất định thành các nhóm con hoặc cụm sao cho các quan sát hiện diện trong cùng một cụm có mức độ giống nhau. Đó là việc thực hiện khả năng nhận thức của con người để phân biệt các đối tượng dựa trên bản chất của chúng.
Ví dụ, khi bạn đi mua hàng tạp hóa, bạn dễ dàng phân biệt giữa táo và cam trong một bộ nhất định có chứa cả hai. Bạn phân biệt hai đối tượng này dựa trên màu sắc, kết cấu của chúng và các thông tin cảm giác khác được xử lý bởi bộ não của bạn. Clustering là một mô phỏng của quá trình này để máy móc có thể phân biệt giữa các đối tượng khác nhau.
Đây là một phương pháp học không giám sát vì không có nhãn bên ngoài gắn vào đối tượng. Máy phải tự học các tính năng và mẫu mà không cần bất kỳ ánh xạ đầu vào-đầu ra nào. Thuật toán có thể trích xuất các suy luận từ bản chất của các đối tượng dữ liệu và sau đó tạo các lớp riêng biệt để nhóm chúng một cách thích hợp.
Trong Machine learning Clustering, thuật toán chia tập hợp thành các nhóm khác nhau sao cho mỗi điểm dữ liệu tương tự với các điểm dữ liệu trong cùng một nhóm và khác với các điểm dữ liệu trong các nhóm khác. Trên cơ sở sự giống nhau và không giống nhau, sau đó phân nhóm phụ thích hợp cho đối tượng.
Ví dụ về Clustering– Các điểm dữ liệu được nhóm lại với nhau nằm trong các nhóm chứa dữ liệu tương tự. Sau đó, chúng ta có thể phân biệt thêm các cụm này thông qua việc xác định ba cụm như hình bên dưới:
Chúng tôi thực hiện Clustering với một khái niệm cơ bản rằng các điểm dữ liệu nằm trong phạm vi của một trung tâm cụm. Chúng tôi sử dụng một số phương pháp và kỹ thuật khoảng cách để tính toán các giá trị ngoại lai.
Tại sao lại Clustering?
Clustering là một kỹ thuật quan trọng vì nó thực hiện việc xác định nhóm nội tại giữa các tập dữ liệu chưa được gắn nhãn. Trong Clustering, không có tiêu chí tiêu chuẩn. Tất cả phụ thuộc vào người sử dụng và các tiêu chí phù hợp thỏa mãn nhu cầu và yêu cầu của họ. Ví dụ, để tìm các nhóm đồng nhất, người ta có thể tìm các đại diện thông qua việc giảm dữ liệu và mô tả các thuộc tính phù hợp của chúng. Người ta cũng có thể tìm các đối tượng dữ liệu bất thường để phát hiện ngoại lệ. Sau đó, thuật toán đưa ra giả định tạo thành điểm giống nhau nào tạo nên các giả định hợp lệ.
Các loại thuật toán Clustering
Tổng cộng, có năm loại thuật toán Clustering riêng biệt. Chúng như sau:
- Partitioning Based Clustering
- Hierarchical Clustering
- Model-Based Clustering
- Density-Based Clustering
- Fuzzy Clustering
Partitioning Based Clustering
Trong kiểu phân nhóm này, thuật toán chia nhỏ dữ liệu thành một tập con gồm k nhóm. K nhóm hoặc cụm này phải được xác định trước. Nó chia dữ liệu thành các cụm bằng cách đáp ứng hai yêu cầu này – Thứ nhất, Mỗi nhóm phải bao gồm ít nhất một điểm. Thứ hai, mỗi điểm phải thuộc đúng một nhóm. K-Means Clustering là loại phương pháp Clustering phân vùng phổ biến nhất.
Hierarchical Clustering
Khái niệm cơ bản đằng sau kiểu Clustering này là tạo ra một hệ thống phân cấp của các cụm. Trái ngược với Clustering phân vùng, nó không yêu cầu định nghĩa trước về các cụm mà mô hình sẽ được xây dựng. Có hai cách để thực hiện Clustering phân cấp. Cách tiếp cận đầu tiên là cách tiếp cận từ dưới lên, còn được gọi là Cách tiếp cận tổng hợp và cách tiếp cận thứ hai là Cách tiếp cận phân chia nhằm di chuyển thứ bậc của các cụm theo cách tiếp cận từ trên xuống. Kết quả của kiểu Clustering này, chúng ta thu được một biểu diễn dạng cây được gọi là biểu đồ hình.
Density-Based Models
Trong các cụm loại này, có các mật độ khu vực dày đặc hiện diện trong không gian dữ liệu được ngăn cách với nhau bởi các khu vực thưa thớt hơn. Loại thuật toán Clustering này đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá và tìm kiếm các cấu trúc hình dạng phi tuyến tính dựa trên mật độ. Thuật toán dựa trên mật độ phổ biến nhất là DBSCAn cho phép phân nhóm dữ liệu theo không gian với nhiễu. Nó sử dụng hai khái niệm – Khả năng tiếp cận dữ liệu và Khả năng kết nối dữ liệu.
Model-Based Clustering
Trong loại kỹ thuật Clustering này, dữ liệu được quan sát phát sinh từ một phân phối bao gồm hỗn hợp của hai hoặc nhiều thành Clustering. Hơn nữa, mỗi cụm thành phần có một hàm mật độ có xác suất hoặc trọng lượng liên quan trong hỗn hợp này.
Fuzzy Clustering
Trong kiểu Clustering này, các điểm dữ liệu có thể thuộc về nhiều hơn một cụm. Mỗi thành phần hiện diện trong cụm có hệ số thành viên tương ứng với mức độ hiện diện trong cụm đó. Phương pháp Clustering mờ còn được gọi là phương pháp Clustering mềm.
Các ứng dụng của Clustering
Một số ứng dụng phổ biến của Clustering trong Machine learning là:
Thuật toán Clustering để xác định tế bào ung thư
Bộ dữ liệu ung thư có thể được xác định bằng cách sử dụng các thuật toán Clustering. Trong hỗn hợp dữ liệu bao gồm cả dữ liệu ung thư và không ung thư, các thuật toán phân nhóm có thể tìm hiểu các đặc điểm khác nhau có trong dữ liệu mà chúng tạo ra các cụm kết quả. Qua thực nghiệm, chúng tôi nhận thấy rằng tập dữ liệu ung thư cho chúng tôi kết quả chính xác khi đưa ra một mô hình thuật toán Clustering phi tuyến tính không giám sát.
Xem thêm machine learning trong seo
Thuật toán Clustering trong công cụ tìm kiếm
Trong khi tìm kiếm điều gì đó cụ thể trên Google, bạn sẽ nhận được kết hợp các kết quả tương tự phù hợp với truy vấn ban đầu của bạn. Đây là kết quả của việc Clustering nhóm các đối tượng tương tự trong một cụm duy nhất và cung cấp điều đó cho bạn. Dựa trên đối tượng tương tự gần nhất, dữ liệu được gán cho một cụm duy nhất, cung cấp một tập hợp kết quả toàn diện cho người dùng.
Thuật toán Clustering trong mạng không dây
Sử dụng thuật toán Clustering trên các nút không dây, chúng tôi có thể tiết kiệm năng lượng được sử dụng bởi các cảm biến không dây. Có nhiều thuật toán dựa trên Clustering khác nhau trong mạng không dây để cải thiện mức tiêu thụ năng lượng của chúng và tối ưu hóa việc truyền dữ liệu.
Clustering để phân khúc khách hàng
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Clustering là trong lĩnh vực phân khúc khách hàng. Dựa trên phân tích cơ sở người dùng, các công ty có thể xác định những khách hàng sẽ chứng tỏ là người dùng tiềm năng cho sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Clustering cho phép họ phân khúc khách hàng thành nhiều nhóm, dựa vào đó họ có thể áp dụng các chiến lược mới để thu hút cơ sở khách hàng của mình. Giờ đây, bạn có thể thực hành các khái niệm Clustering thông qua dự án Machine learning tốt nhất từ trước đến nay về Phân khúc khách hàng bằng cách sử dụng Machine learning.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu cho các bạn về cách Clustering và cách Clustering đã mang lại các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao cho các tập dữ liệu không được gắn nhãn. Chúng tôi đã tổng quan về các loại thuật toán Clustering khác nhau. Cuối cùng, chúng ta đã xem qua các ứng dụng của Clustering và cách chúng áp dụng trong các tình huống thực tế. Hy vọng hướng dẫn Machine learning Clustering này của chúng tôi đã giúp bạn hiểu rõ các khái niệm về phân nhóm.
Bạn có thích bài viết này? Chia sẻ phản hồi của bạn với chúng tôi thông qua nhận xét.
