HDBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе иерархической плотности) — это мощный неконтролируемый метод машинного обучения для обнаружения кластеров в данных. Это особенно полезно для наборов данных, содержащих большое количество точек с различной плотностью, поскольку может обрабатывать как плотные, так и разреженные кластеры.
Одной из ключевых особенностей HDBSCAN является его способность идентифицировать кластеры любой формы, размера и плотности. Это достигается за счет использования подхода на основе плотности, который позволяет алгоритму идентифицировать кластеры на основе локальной плотности точек данных. Это отличается от традиционных методов кластеризации, которые часто предполагают, что кластеры имеют сферическую форму и имеют одинаковую плотность.
Еще одним преимуществом HDBSCAN является его способность идентифицировать точки, не принадлежащие ни к одному кластеру, которые называются «шумовыми» точками. Это полезно для таких задач, как обнаружение выбросов, когда важно определить точки, которые значительно отличаются от остальных данных.
Чтобы использовать HDBSCAN на практике, нам сначала нужно импортировать необходимые библиотеки и загрузить наши данные. В этом примере мы будем использовать синтетический набор данных, содержащий два кластера точек с разной плотностью:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import hdbscan # Generate the synthetic data X = np.concatenate([np.random.normal(0, 1, (50, 2)), np.random.normal(5, 1, (50, 2))]) # Fit the HDBSCAN model to the data model = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5).fit(X)
Как только модель будет соответствовать данным, мы можем использовать ее для прогнозирования назначений кластеров для каждой точки в наборе данных. Это делается с помощью метода predict модели HDBSCAN:
# Predict the cluster assignments clusters = model.predict(X)
Полученные в результате назначения кластеров можно затем нанести на график вместе с исходными данными для визуализации кластеров:
# Plot the data and clusters plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clusters) plt.show()
Как мы видим, HDBSCAN успешно идентифицировал два кластера в данных, а также точки шума, которые не принадлежат ни одному кластеру.
HDBSCAN имеет ряд гиперпараметров, которые можно настроить для достижения лучших результатов. К ним относятся минимальный размер кластера, минимальное количество выборок, необходимых для формирования кластера, и максимальное расстояние между точками в кластере. Настройка этих гиперпараметров может иметь решающее значение для достижения хороших результатов с HDBSCAN, и стоит поэкспериментировать с различными значениями, чтобы увидеть, какие из них лучше всего подходят для вашего конкретного набора данных.
В заключение, HDBSCAN — это мощный инструмент для неконтролируемого обучения и кластерного анализа. Его способность обрабатывать кластеры любой формы, размера и плотности, а также идентифицировать шумовые точки делает его ценным инструментом для широкого круга задач.
