Pertama sekali, pengelompokan tergolong dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan dan terdapat banyak kaedah, seperti K-means yang terkenal. Pengelompokan hierarki juga merupakan jenis pengelompokan dan juga sangat biasa digunakan. Seterusnya, saya akan menyemak secara ringkas prinsip asas K-means, dan kemudian perlahan-lahan memperkenalkan definisi dan langkah hierarki pengelompokan hierarki, yang akan lebih membantu untuk difahami oleh semua orang.
Prinsip kerja K-means boleh diringkaskan secara ringkas sebagai:
Ini ialah proses lelaran sehingga pusat gugusan yang baru terbentuk kekal tidak berubah atau bilangan maksimum lelaran dicapai.
Tetapi K-means mempunyai beberapa kelemahan Kita mesti menentukan bilangan kluster K sebelum algoritma bermula . Tetapkan nilai dahulu, yang mungkin membawa kepada beberapa penyelewengan antara pemahaman kita dan situasi sebenar.
Pengelompokan hierarki adalah berbeza sama sekali. Ia tidak memerlukan kita untuk menentukan bilangan gugusan pada permulaan Sebaliknya, ia mula-mula membentuk keseluruhan pengelompokan hierarki, dan kemudian dengan menentukan jarak yang sesuai, nombor gugusan yang sepadan. dan jumlah boleh didapati secara automatik.
Mari kita perkenalkan apakah pengelompokan hierarki dari cetek ke dalam Mari kita mulakan dengan contoh mudah.
Andaikan kita mempunyai mata berikut dan kita mahu mengumpulkannya:
Kita boleh menetapkan setiap titik ini kepada gugusan berasingan, Hanya 4 gugusan ( 4 warna):
Kemudian berdasarkan persamaan (jarak) gugusan ini, titik yang paling hampir (paling dekat) dikumpulkan bersama dan digabungkan Ulangi proses ini sehingga hanya satu gugusan kekal:
Perkara di atas pada asasnya membina hierarki. Mari kita fahami ini dahulu, dan kami akan memperkenalkan langkah pelapisannya secara terperinci kemudian.
Terdapat dua jenis pengelompokan hierarki utama:
Mula-mula biarkan semua titik menjadi gugusan yang berasingan, dan kemudian teruskan menggabungkannya melalui persamaan sehingga hanya terdapat satu gugusan pada akhirnya Ini ialah pengelompokan hierarki aglomeratif Prosesnya adalah konsisten dengan apa yang kami katakan di atas.
Kelompok berhierarki terbahagi adalah sebaliknya Ia bermula dari satu gugusan dan membahagikannya secara beransur-ansur sehingga ia tidak boleh dipisahkan, iaitu setiap titik adalah gugusan.
Jadi, tidak kira sama ada 10, 100, 1000 titik data, semua titik ini tergolong dalam kelompok yang sama pada mulanya:
Sekarang , Pisahkan dua titik paling jauh dalam gugusan dalam setiap lelaran, dan ulangi proses ini sehingga setiap gugusan mengandungi hanya satu titik:
Proses di atas adalah membelah Kelompok Hierarki.
Proses umum pengelompokan hierarki telah diterangkan di atas Sekarang datang perkara utama.
Ini adalah salah satu isu terpenting dalam pengelompokan Kaedah umum pengiraan persamaan ialah mengira jarak antara pusat gugusan ini. Titik dengan jarak minimum dipanggil titik serupa dan kita boleh menggabungkannya atau kita boleh memanggilnya algoritma berasaskan jarak.
Juga dalam pengelompokan hierarki, terdapat konsep yang dipanggil matriks kedekatan, yang menyimpan jarak antara setiap titik. Di bawah kami menggunakan contoh untuk memahami cara mengira persamaan, matriks kedekatan dan langkah khusus pengelompokan hierarki.
Andaikan seorang guru ingin membahagikan pelajar kepada kumpulan yang berbeza. Sekarang saya mempunyai markah setiap pelajar pada tugasan, dan saya ingin membahagikan mereka kepada kumpulan berdasarkan markah ini. Tiada matlamat yang ditetapkan di sini tentang berapa banyak kumpulan yang perlu ada. Memandangkan guru tidak tahu jenis pelajar mana yang patut ditugaskan kepada kumpulan mana, ia tidak boleh diselesaikan sebagai masalah pembelajaran yang diselia. Di bawah, kami akan cuba menggunakan pengelompokan hierarki untuk memisahkan pelajar kepada kumpulan yang berbeza.
Berikut adalah keputusan 5 pelajar:
Mula-mula, kita perlu mencipta matriks kedekatan, yang menyimpan jarak antara setiap titik, supaya kita boleh mendapatkan bentuk matriks n Square daripada X n.
Dalam kes ini, matriks kedekatan 5 x 5 berikut boleh diperolehi:
Terdapat dua perkara yang perlu diperhatikan dalam matriks:
Sebagai contoh, jika kita ingin mengira jarak antara titik 1 dan 2, formula pengiraan ialah:
Begitu juga, isikan elemen kedekatan yang tinggal. matriks selepas melengkapkan kaedah pengiraan ini.
Ini dicapai menggunakan pengelompokan hierarki aglomeratif.
Langkah 1: Mula-mula, kami menetapkan semua titik ke dalam satu kelompok:
Di sini warna yang berbeza mewakili kelompok yang berbeza, 5 daripadanya dalam titik data kami, iaitu terdapat 5 kluster yang berbeza.
Langkah 2: Seterusnya, kita perlu mencari jarak minimum dalam matriks kedekatan dan menggabungkan titik dengan jarak terkecil. Kemudian kami mengemas kini matriks jarak:
Jarak minimum ialah 3, jadi kami akan menggabungkan mata 1 dan 2:
Mari lihat kelompok yang dikemas kini dan kemas kini matriks kedekatan dengan sewajarnya:
Selepas kemas kini, kami mengambil nilai terbesar (7, 10) antara dua titik 1 dan 2 untuk menggantikan nilai kluster ini. Sudah tentu, sebagai tambahan kepada nilai maksimum, kita juga boleh mengambil nilai minimum atau purata. Kami kemudian akan mengira matriks kehampiran gugusan ini sekali lagi:
Langkah 3: Ulang langkah 2 sehingga hanya tinggal satu gugusan.
Selepas mengulangi semua langkah, kami akan mendapat gugusan yang digabungkan seperti yang ditunjukkan di bawah:
Beginilah cara pengelompokan hierarki aglomeratif berfungsi. Tetapi masalahnya kita masih tidak tahu berapa banyak kumpulan yang perlu dipecahkan? Adakah kumpulan 2, 3, atau 4?
Mari mulakan dengan cara memilih bilangan gugusan.
Untuk mendapatkan bilangan kelompok bagi pengelompokan hierarki, kami menggunakan konsep yang dipanggil dendrogram.
Melalui dendrogram, kita boleh memilih bilangan kluster dengan lebih mudah.
Berbalik kepada contoh di atas. Apabila kita menggabungkan dua gugusan, dendrogram dengan sewajarnya merekodkan jarak antara gugusan ini dan mewakilinya secara grafik. Berikut ialah keadaan asal dendrogram. Abscissa merekodkan tanda setiap titik, dan paksi menegak merekodkan jarak antara titik:
Apabila menggabungkan dua Apabila terdapat kelompok, mereka akan disambungkan dalam dendrogram, dan ketinggian sambungan adalah jarak antara titik. Berikut ialah proses pengelompokan hierarki yang baru kami lakukan.
Kemudian mula melukis gambar rajah pokok proses di atas. Bermula daripada mencantumkan sampel 1 dan 2, jarak antara dua sampel ini ialah 3.
Anda boleh melihat bahawa 1 dan 2 telah digabungkan. Garis menegak mewakili jarak antara 1 dan 2. Dengan cara yang sama, semua langkah penggabungan kelompok dilukis mengikut proses pengelompokan hierarki, dan akhirnya gambar rajah pokok seperti ini diperoleh:
Melalui dendrogram, kita boleh menggambarkan dengan jelas langkah-langkah pengelompokan hierarki. Semakin jauh jarak garis menegak dalam dendrogram, semakin jauh jarak antara kelompok.
Dengan gambar rajah pokok ini, adalah lebih mudah untuk kita menentukan bilangan gugusan.
Kini kita boleh menetapkan jarak ambang dan melukis garisan mendatar. Sebagai contoh, kami menetapkan ambang kepada 12 dan melukis garisan mendatar seperti berikut:
Seperti yang anda boleh lihat dari titik persilangan, bilangan gugusan ialah persilangan bagi garis mendatar ambang dan kuantiti garis menegak (garisan merah bersilang 2 garisan menegak, kita akan mempunyai 2 kelompok). Selaras dengan absis, satu kluster akan mempunyai set sampel (1,2,4), dan kluster lain akan mempunyai set sampel (3,5).
Dengan cara ini, kami menyelesaikan masalah menentukan bilangan gugusan dalam pengelompokan hierarki melalui dendrogram.
Di atas adalah asas teori, dan sesiapa sahaja yang mempunyai sedikit asas matematik boleh memahaminya. Berikut ialah cara untuk melaksanakan proses ini menggunakan kod Python. Berikut ialah data pembahagian pelanggan untuk ditunjukkan.
Dataset dan kod ada dalam repositori GitHub saya:
https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience
Data ini datang daripada perpustakaan pembelajaran mesin UCI. Matlamat kami adalah untuk membahagikan pelanggan pengedar borong berdasarkan perbelanjaan tahunan mereka untuk kategori produk yang berbeza (cth. susu, barangan runcit, wilayah, dll.).
Pertama, data diseragamkan untuk menjadikan semua data dalam dimensi yang sama mudah dikira, dan kemudian pengelompokan hierarki digunakan pada pelanggan segmen.
from sklearn.preprocessing import normalize
data_scaled = normalize(data)
data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=data.columns)
import scipy.cluster.hierarchy as shc
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Dendrograms")
dend = shc.dendrogram(shc.linkage(data_scaled, method='ward'))
Paksi-x mengandungi semua sampel, dan paksi-y mewakili jarak antara sampel ini. Garis menegak dengan jarak terbesar ialah garis biru Katakan kita memutuskan untuk memotong dendrogram dengan ambang 6:
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Dendrograms")
dend = shc.dendrogram(shc.linkage(data_scaled, method='ward'))
plt.axhline(y=6, color='r', linestyle='--')
Sekarang kita mempunyai dua kelompok, kita perlu Hierarki pengelompokan digunakan pada 2 kelompok ini:
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity='euclidean', linkage='ward') cluster.fit_predict(data_scaled)
Memandangkan kita telah mentakrifkan 2 kelompok, kita boleh melihat nilai 0 dan 1 dalam keluaran. 0 mewakili mata kepunyaan kelompok pertama, dan 1 mewakili mata kepunyaan kelompok kedua.
plt.figure(figsize=(10, 7)) plt.scatter(data_scaled['Milk'], data_scaled['Grocery'], c=cluster.labels_)
Pada ketika ini kami telah berjaya menyelesaikan pengelompokan.
Atas ialah kandungan terperinci Memahami pengelompokan hierarki dalam satu artikel (kod Python). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
