Clusteranalyse ist eine unbeaufsichtigte Lerntechnik, mit der Datenpunkte mit ähnlichen Merkmalen gruppiert werden. Zu den gängigen Clusteranalysemethoden gehören: K-Means, hierarchisches Clustering, Mean-Shift-Clustering, Ward-Methode, DBSCAN, OPTICS und spektrales Clustering.
Cluster-Analyse-Methode
Die Cluster-Analyse ist eine unbeaufsichtigte Lerntechnik, mit der Datenpunkte in Cluster mit ähnlichen Eigenschaften gruppiert werden. Die folgenden Methoden werden häufig für die Clusteranalyse verwendet:
1. K-Means
K-Means ist ein partitionsbasierter Clustering-Algorithmus, der Datenpunkte vorab definierten k Clustern zuordnet. Der Algorithmus weist Datenpunkte iterativ den nächstgelegenen Clusterzentren zu und aktualisiert dann die Clusterzentren, bis der Algorithmus konvergiert.
2. Hierarchisches Clustering
Hierarchisches Clustering baut ein hierarchisches Clustering auf, indem Datenpunkte schrittweise zusammengeführt oder aufgeteilt werden. Es erstellt ein Diagramm namens Dendrogramm, das die hierarchischen Beziehungen von Clustern zeigt.
3. Mean Shift Clustering
Mean Shift Clustering ist ein distanzbasierter Clustering-Algorithmus, der Cluster bestimmt, indem er den Abstand jedes Datenpunkts von allen anderen Datenpunkten berechnet. Es bildet Cluster durch iteratives Zusammenführen der nächstgelegenen Datenpunkte.
4. Wards Methode
Wards Methode ist ein varianzbasierter Clustering-Algorithmus, der Cluster bestimmt, indem er die Varianz der Daten in den Clustern minimiert. Es bildet Cluster durch iteratives Zusammenführen von Datenpunkten mit minimaler Varianz.
5. DBSCAN
DBSCAN ist ein dichtebasierter Clustering-Algorithmus, der Regionen mit hoher Dichte im Datenraum als Cluster identifiziert. Es bestimmt die Clusterbildung durch Angabe der Mindestanzahl (Epsilon) und des Mindestradius (MinPts) benachbarter Datenpunkte.
6. OPTICS
OPTICS ist eine Erweiterung von DBSCAN, die eine hierarchische Ansicht der Clusterstruktur bietet. Es generiert ein Erreichbarkeitsdiagramm, indem es die Erreichbarkeitsentfernung jedes Datenpunkts zu allen anderen Datenpunkten berechnet.
7. Spektrales Clustering
Spektrales Clustering ist ein Algorithmus, der Techniken der Graphentheorie zum Clustering verwendet. Es funktioniert, indem es die Daten als Diagramm darstellt und dann die Eigenvektoren des Diagramms verwendet, um Cluster zu bestimmen.
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