Es gibt fünf Haupttypen der Clusteranalyse: Hierarchisches Clustering (entfernungsbasiert), Partitionelles Clustering (k-Mittelwerte, k-Medoide, Fuzzy-C-Mittelwerte), Dichte-Clustering (DBSCAN, OPTICS), Spektrales Clustering (Lapura-Charakteristikkarte) und anderes Clustering Algorithmen (basierend auf Modellen, neuronalen Netzen)
Arten der Clusteranalyse
Die Clusteranalyse ist eine unbeaufsichtigte Technik des maschinellen Lernens, mit der Datenpunkte in Gruppen mit Kategorien mit ähnlichen Eigenschaften gruppiert werden. Es gibt viele Clustering-Algorithmen, jeder mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen.
Hierarchisches Clustering
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Distanzbasiert: Verwendet eine Distanzmetrik wie die euklidische Distanz oder Kosinusähnlichkeit, um die Ähnlichkeit zwischen Datenpunkten zu bestimmen.
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Agglomeration: Beginnen Sie bei jedem Datenpunkt und führen Sie nach und nach die ähnlichsten Cluster zusammen, bis die gewünschte Anzahl an Clustern erreicht ist.
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Aufteilen: Beginnen Sie mit einem Cluster, der alle Datenpunkte enthält, und teilen Sie ihn schrittweise auf, bis die gewünschte Anzahl an Clustern erreicht ist.
Partitions-Clustering
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k-Mittelwert: Weisen Sie Datenpunkte k Clustern zu, wobei die Mitte jedes Clusters der Mittelwert aller Datenpunkte im Cluster ist.
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k-Mittelpunkt: Weisen Sie Datenpunkte k Clustern zu, und der Mittelpunkt jedes Clusters ist der Schwerpunkt (Median) aller Datenpunkte im Cluster.
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Fuzzy-C-bedeutet: ermöglicht die Zugehörigkeit von Datenpunkten zu mehreren Clustern, deren Zugehörigkeit durch einen Fuzzy-Wert (0 bis 1) dargestellt wird.
Density Clustering
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DBSCAN: Gruppieren Sie Datenpunkte in Regionen mit hoher Dichte, und diese Regionen werden durch Regionen mit niedriger Dichte getrennt.
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OPTIK: Organisieren Sie Datenpunkte in einer Hierarchie, indem Sie die Dichte jedes Datenpunkts und seiner Nachbarn berechnen.
Spektrales Clustering
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Graphenbasiert: Stellen Sie Datenpunkte als Knoten in einem Diagramm dar und verwenden Sie Techniken der Graphentheorie, um Cluster zu identifizieren.
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Laplace-Eigenkarte: Konstruieren Sie eine Laplace-Matrix unter Verwendung der Ähnlichkeitsmatrix von Datenpunkten und führen Sie dann eine Eigenzerlegung durch, um Cluster zu identifizieren.
Andere Clustering-Algorithmen
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Modellbasiert: Verwenden Sie statistische Modelle wie Gaußsche Mischungsmodelle, um die Daten zu gruppieren.
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Neuronales Netzwerk: Verwendet eine neuronale Netzwerkarchitektur, um die Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten zu lernen.
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