Краткий обзор того, как и почему консенсусная кластеризация может быть полезным инструментом для повышения стабильности и точности классических неконтролируемых подходов.

Введение

Кластеризация — это неконтролируемый метод машинного обучения, состоящий в группировании объектов таким образом, что похожие элементы попадают в одну группу (или кластер). Консенсусная кластеризация расширяет этот метод, объединяя возможности нескольких алгоритмов кластеризации для получения окончательного решения, которое является более надежным, точным и репрезентативным для базовой структуры ваших данных. Это новый и мощный метод, способный преодолеть некоторые ограничения традиционных методов кластеризации, такие как, например, их чувствительность к начальным настройкам кластеризации, что может привести к усилению несущественных данных в классических подходах с одной моделью.

Представьте, что у вас есть набор данных сложной и разнообразной информации, такой как поведение клиентов, выходные данные датчиков растений или изображения. Алгоритмы кластеризации могут помочь вам выявить закономерности и сгруппировать похожие элементы. Но иногда один алгоритм может не охватывать все важные структуры ваших данных, и результаты могут быть чувствительны к случайным изменениям. Вот где кластеризация консенсуса может прийти на помощь!

Перво-наперво: что такое кластеризация данных

Кластеризация данных — это метод машинного обучения, который включает в себя группировку похожих точек данных вместе на основе их характеристик или функций.

Это приложение неконтролируемого обучения, что означает, что для обучения нашей модели не требуются помеченные данные или заранее определенная переменная результата. Вместо этого для выявления закономерностей и структур в многомерных данных используются математические методы.

Цель состоит в том, чтобы разделить набор данных на подмножества или кластеры таким образом, чтобы максимизировать сходство внутри каждого кластера и минимизировать сходство между кластерами.

Кластеризация может использоваться в различных приложениях, таких как сегментация клиентов, анализ изображений и видео, классификация документов и обнаружение аномалий.

Существует множество различных алгоритмов кластеризации, каждый из которых имеет свои сильные стороны и ограничения. Вот некоторые из наиболее распространенных:

  • Разбиение на кластеры: также называемое кластеризацией на основе центроидов, разделяет данные на K кластеров, где K – заранее заданное количество кластеров. Наиболее известным алгоритмом в этой категории является кластеризация K-средних.
  • Иерархическая кластеризация: строит иерархию кластеров на основе того факта, что объекты, принадлежащие одному кластеру, больше связаны с соседними объектами. Он может группировать элементы либо начиная с каждой точки данных в своем собственном кластере и объединяя их шаг за шагом (агломеративная кластеризация), либо начиная со всех точек данных в одном кластере и разделяя их на более мелкие кластеры (разделительная кластеризация).
  • Кластеризация на основе плотности: точки данных, находящиеся в регионах с высокой плотностью, отделяются от регионов с низкой плотностью. Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN) — хорошо известный пример алгоритма такого типа.
  • Кластеризация на основе модели: предполагается, что данные соответствуют определенной статистической модели, такой как смешанная модель Гаусса (GMM). Они оценивают параметры модели для идентификации кластеров в данных.
  • Нечеткая кластеризация. Эти алгоритмы присваивают вероятность или степень принадлежности каждой точке данных для каждого кластера. Нечеткие C-средние — популярный алгоритм в этой категории.
  • Кластеризация подпространства: она может идентифицировать кластеры в подпространстве данных, что полезно, когда данные имеют несколько атрибутов или функций, и только некоторые из них могут иметь отношение к варианту использования.

Выбор алгоритма кластеризации зависит от конкретных характеристик данных и целей анализа.

В целом, кластеризация — это мощный и универсальный метод, который может помочь обнаружить скрытые закономерности и структуры в сложных наборах данных. Он широко используется в различных областях и может быть ценным инструментом для исследования и анализа данных. Тем не менее важно понимать сильные и слабые стороны каждого алгоритма, чтобы выбрать лучший метод для решения поставленной задачи.

Все вышеупомянутые алгоритмы кластеризации имеют свои плюсы и минусы. Однако в этой статье мы не будем вдаваться в детали единого алгоритма. Вместо этого мы обсудим метод преодоления ограничений выбора конкретной модели кластеризации.

Консенсусная кластеризация: способ объединить несколько решений

Консенсусная кластеризация — это метод машинного обучения, который объединяет результаты нескольких алгоритмов кластеризации для создания более надежного кластерного решения. Этот подход используется, когда результаты одного алгоритма кластеризации нестабильны, а это означает, что кластеры, полученные в результате разных запусков одного и того же алгоритма на одних и тех же данных, могут значительно различаться.

CC работает путем объединения результатов нескольких запусков кластеризации в матрицу консенсуса, которая представляет собой матрицу, суммирующую сходство между парами точек данных во всех решениях кластеризации. Затем эту матрицу можно использовать для создания окончательного решения по кластеризации путем применения алгоритма кластеризации, такого как иерархическая кластеризация или кластеризация k-средних, к матрице консенсуса.

Объединив результаты нескольких алгоритмов, вы можете создать более комплексное и репрезентативное решение, учитывающее сильные стороны и ограничения каждого алгоритма. Вы можете думать об этом как о голосовании, когда каждый алгоритм голосует за то, как элементы должны быть сгруппированы. Окончательное решение — это консенсус всех голосов с учетом сильных сторон и согласований каждого алгоритма.

Таким образом, консенсусная кластеризация — это мощная и гибкая методология, которая может помочь вам выявить скрытые закономерности в сложных и разнообразных данных. Он может обеспечить более надежные и точные результаты, чем один алгоритм, и может быть ценным инструментом для широкого спектра приложений, от сегментации клиентов до анализа отказов.

Вы можете найти интересную реализацию конвейера консенсусной кластеризации на Python по этой ссылке на GitHub.

Конвейер алгоритмов

Конвейер CC основан на двух основных фазах:

  1. Создание разделов. На этом этапе создаются разные разделы объектов данных с использованием разных подмножеств признаков данных, с применением разных алгоритмов кластеризации с разным смещением, с использованием разных параметров для кластеризации и с использованием другой случайной подвыборки всего набор данных. Как только мы сгенерируем первоначальный раздел, мы движемся вперед к достижению консенсуса между разделами и дальнейшему созданию новых разделов на основе предыдущего консенсуса.
  2. Генерация консенсуса. Консенсус между разделами данных создается с помощью функции консенсуса, которая достигается с помощью одного из следующих подходов.
    а. Медианное разделение на основе: здесь точки данных разных разделов сгруппированы вместе по их индексу сходства. Мы формируем новые разделы на основе медиан точек данных предыдущих разделов. Индекс подобия зависит от совпадения и несоответствия точек данных, которое измеряется F-мерами, индексом Рэнда и т. д.
    b. На основе перемаркировки/голосования: создаются новые кластеры путем определения соответствия текущему консенсусу. Каждый экземпляр получает определенное количество голосов от своих назначений кластера и соответствующим образом обновляет консенсус и назначения кластера.
    c. Матрица коассоциации на основе: этот метод создает новые кластеры на основе матрицы коассоциации по сходству точек данных
    d. На основе графа: создает взвешенный граф для представления нескольких кластеров и находит оптимальные разделы, минимизируя разрез графа.

Давайте использовать пример

Например, допустим, у вас есть набор данных из 10 000 фруктов, и вы хотите сгруппировать их в разные группы на основе их характеристик, таких как цвет, форма и вкус.

Обычно вы запускаете один алгоритм кластеризации, например K-средние, чтобы сгруппировать фрукты, скажем, в 5 разных кластеров. Однако вы должны заранее указать количество кластеров, поэтому этот выбор включает в себя некоторую степень произвольности в отношении задействованных показателей и их интерпретации (например, метод локтя). Более того, если вы запускаете K-средние несколько раз, вы можете каждый раз получать разные решения, потому что алгоритм запускается с разными начальными условиями и может застрять в разных локальных минимумах.

При консенсусной кластеризации вы будете запускать K-средние несколько раз с разными параметрами, а также другие алгоритмы, такие как иерархическая кластеризация или кластеризация на основе плотности, чтобы получить несколько решений. Затем вы сравните эти решения и посмотрите, как часто каждый плод назначается одному и тому же кластеру разными алгоритмами. Вы можете использовать эту информацию для построения матрицы консенсуса, которая показывает, насколько похожи разные решения.

Наконец, вы должны использовать эту матрицу для создания окончательного решения кластеризации, которое представляет собой комбинацию всех решений, полученных с помощью различных алгоритмов. Эта комбинация будет результатом функции консенсуса, выбранной ad-hoc, которая в простейшем случае может быть наиболее частым результатом для каждой точки данных.

Существует много способов объединить результаты нескольких алгоритмов кластеризации, таких как голосование, усреднение, повторная кластеризация и ансамблевые методы. Конкретная реализация будет зависеть от варианта использования и используемых алгоритмов.

В целом, это окончательное решение потенциально более надежное и точное, чем любое отдельное решение из каждого алгоритма.

Преимущества и ограничения

Обоснование использования CC заключается в том, что он потенциально может создавать более надежные и надежные решения для кластеризации, чем один алгоритм кластеризации, поскольку он объединяет результаты нескольких запусков, чтобы уменьшить влияние случайных изменений в данных. Он широко используется во многих областях, таких как биостатистика, визуализация и НЛП.

Плюсы консенсусной кластеризации

  • Надежность. Консенсусная кластеризация может обеспечить более надежные результаты, чем отдельные алгоритмы кластеризации. Комбинируя результаты нескольких алгоритмов, CC уменьшает влияние шума на данные и произвольный выбор, создавая более стабильные и надежные решения для кластеризации.
  • Повышенная точность. Исследуя несколько алгоритмов, CC также может повысить точность конечного решения. Это связано с тем, что разные алгоритмы могут захватывать разные структуры данных, а CC позволяет объединять эти структуры в более надежное единое решение.
  • Гибкость. CC может быть полезен в ситуациях, когда неясно, какой алгоритм лучше всего подходит для конкретного набора данных. Сравнивая различные неконтролируемые методы, можно найти наилучшее решение для конкретной проблемы.

Минусы консенсусной кластеризации

  • Вычислительные затраты. CC может требовать значительных вычислительных ресурсов, поскольку требует запуска нескольких экземпляров машинного обучения и сравнения их результатов. Это может сделать согласованную кластеризацию непрактичной для очень больших наборов данных или для задач со строгими временными ограничениями.
  • Выбор алгоритма. Выбор правильного набора алгоритмов кластеризации для использования может быть сложной задачей. Важно выбрать алгоритмы, подходящие для задачи и набора данных, а также алгоритмы, которые могут давать дополнительные результаты.
  • Интерпретация результатов. Окончательный результат кластеризации консенсуса может быть труднее интерпретировать, чем результаты одного алгоритма. Это связано с тем, что окончательное решение представляет собой комбинацию выходных данных, что может затруднить понимание лежащих в основе структур данных и процесса принятия решений.
  • Вводящие в заблуждение результаты. В некоторых случаях этот метод может давать ложные результаты. CC может создавать хорошо разделенные кластеры в скрытом пространстве, даже если точка внутри кластеров не связана по сути. Он может принудительно находить стабильные результаты, когда на самом деле нет никакой связи между точками данных.

Краткое содержание

В целом, консенсусная кластеризация может быть полезным инструментом для повышения стабильности и точности неконтролируемых решений. Этот метод решает общие проблемы, с которыми сталкивается пользователь при использовании большинства методов кластеризации, таких как выбор правильного значения K, эффективная случайная инициализация, стабильность кластеров и визуализация кластеров. Тем не менее, это также требует тщательного рассмотрения используемых алгоритмов, доступных вычислительных ресурсов и надежности получаемых результатов.

Можно найти множество различных подходов к кластеризации консенсуса, основанных на нескольких методах и конвейерах для расчета консенсуса. На самом деле, все еще проводится много исследований по расширению и совершенствованию этой методологии.

Дополнительные ссылки

  • Нгуен, Нам и Рич Каруана. «Консенсусные кластеризации». Седьмая международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных (ICDM 2007). ИИЭР, 2007.
  • Монти, Стефано и др. «Консенсусная кластеризация: метод на основе повторной выборки для обнаружения классов и визуализации данных микрочипов экспрессии генов». Машинное обучение 52 (2003): 91–118.
  • Годер, Андрей и Владимир Фильковы. «Алгоритмы консенсусной кластеризации: сравнение и уточнение». Материалы десятого семинара по разработке алгоритмов и экспериментам (ALENEX), 2008 г.. Общество промышленной и прикладной математики, 2008 г.
  • Ву, Цзюньцзе и др. «Консенсусная кластеризация на основе K-средних: единое представление». Транзакции IEEE по знаниям и обработке данных 27.1 (2014): 155–169.
  • https://github.com/ZigaSajovic/Consensus_Clustering