Существует несколько популярных алгоритмов кластеризации в машинном обучении. Код Python некоторых алгоритмов можно найти здесь. Вот некоторые из лучших алгоритмов, обычно используемых для задач кластеризации:
- Кластеризация K-средних: один из наиболее широко используемых алгоритмов кластеризации. Он разбивает данные на K кластеров, сводя к минимуму сумму квадратов расстояний между точками данных и центроидом каждого кластера.
- Иерархическая кластеризация. Этот алгоритм строит иерархию кластеров либо восходящим (агломеративным), либо нисходящим (разделяющим) подходом. Он не требует указания количества кластеров заранее.
- DBSCAN (Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности). Этот алгоритм группирует плотно упакованные точки данных и разделяет разреженные области. Он может находить кластеры произвольной формы и идентифицировать шумовые точки.
- Кластеризация среднего сдвига: она идентифицирует кластеры, определяя режимы функции плотности данных. Алгоритм итеративно смещает центр каждого кластера в сторону области наибольшей плотности данных.
- Смешанные модели Гаусса (GMM). Этот алгоритм предполагает, что точки данных генерируются из смеси распределений Гаусса. Он оценивает параметры компонентов Гаусса для назначения точек данных кластерам.
- Спектральная кластеризация. Этот подход сочетает теорию графов и методы матричной декомпозиции для выполнения кластеризации. Он строит граф подобия и выполняет кластеризацию на основе собственных векторов или спектральных свойств графа.
- Распространение сходства. Он использует механизм «передачи сообщений» для определения экземпляров среди точек данных. Образцы выбираются как представители кластеров и распространяют свое влияние на другие точки данных.
- ОПТИКА (упорядочивание точек для определения структуры кластера): Подобно DBSCAN, этот алгоритм идентифицирует кластеры на основе точек плотности соединения. Он также обеспечивает иерархическое представление кластеров.
- Birch (сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с использованием иерархий): этот алгоритм создает иерархическую структуру кластеризации с древовидной структурой ветвления. Он подходит для больших наборов данных, поскольку использует эффективные методы памяти.
Эти алгоритмы имеют разные характеристики и подходят для различных типов данных и сценариев кластеризации. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, структуры данных и желаемых свойств результирующих кластеров.
Для реализации алгоритмов кластеризации в нашем наборе данных основной библиотекой Python является Scikit-learn.
Ссылка: некоторая информация была предоставлена ChatGPT
