Введение

В обширной области машинного обучения есть мощная техника, известная как кластеризация, которая позволяет нам обнаруживать скрытые шаблоны и структуры в наших данных. Точно так же, как опытный детектив выявляет связи и систематизирует улики, кластеризация помогает нам разобраться в сложных наборах данных, группируя похожие наблюдения вместе. В этой статье мы отправимся в путешествие, чтобы демистифицировать кластеризацию и изучить, как ее можно применять с помощью Python, делая мир анализа данных более доступным и увлекательным.

Понимание кластеризации: давайте углубимся!

Представьте, что вы находитесь на переполненном рынке, окруженном множеством продавцов, продающих разные товары. Среди шума и суеты вы замечаете кое-что интригующее — люди естественным образом объединяются в группы на основе общих интересов. Вокруг популярного ларька с закусками собралась группа энтузиастов еды, а вокруг магазина модной одежды собралась отдельная группа энтузиастов моды. Это явление, когда люди естественным образом объединяются вместе на основе сходства, можно сравнить с кластеризацией в машинном обучении.

Кластеризация — это метод, направленный на выявление присущих групп или кластеров в наборе данных без каких-либо предопределенных меток или категорий. Это метод обучения без учителя, означающий, что алгоритм изучает шаблоны и структуры непосредственно из самих данных, а не полагаясь на помеченные примеры. Это делает кластеризацию особенно полезной, когда мы хотим изучить и раскрыть закономерности на неизведанных территориях, не зная заранее, что мы можем найти.

Сила кластеризации в машинном обучении

Давайте углубимся в возможности кластеризации. Представьте, что у вас есть обширная коллекция данных о клиентах для платформы электронной коммерции, включая такую ​​информацию, как возраст, поведение в Интернете и история покупок. Применяя к этим данным алгоритмы кластеризации, вы можете идентифицировать отдельные сегменты клиентов на основе их общих характеристик. Эти знания помогут вам персонализировать маркетинговые кампании, адаптировать рекомендации по продуктам и повысить общее качество обслуживания клиентов. Помимо маркетинга, этот метод применялся в различных областях, включая распознавание изображений, обнаружение аномалий и т. д.

Типы алгоритмов кластеризации

В мире машинного обучения в нашем распоряжении есть несколько алгоритмов кластеризации, каждый со своим уникальным подходом к группировке данных. Стоит упомянуть два популярных алгоритма: K-means и Hierarchical Clustering.

  1. Кластеризация K-средних: Кластеризация K-средних похожа на разделение рынка на фиксированное количество кластеров, где каждый кластер представляет собой отдельную группу. Алгоритм итеративно присваивает точки данных ближайшему центру кластера, стремясь минимизировать расстояние между точками данных в одном кластере. Результирующие кластеры представлены их центроидами, которые действуют как представители каждой группы.
  2. Иерархическая кластеризация. С другой стороны, иерархическая кластеризация использует другой подход. Он создает иерархию кластеров, формируя древовидную структуру, называемую дендрограммой. Начиная с каждой точки данных как отдельного кластера, алгоритм итеративно объединяет наиболее похожие кластеры, создавая более крупные и комплексные кластеры по мере продвижения вверх по иерархии. Это позволяет исследовать различные уровни детализации данных.

Реализация кластеризации в Python

Python предоставляет мощные библиотеки, такие как scikit-learn, pandas и Keras, которые упрощают реализацию алгоритмов кластеризации. Эти библиотеки предлагают интуитивно понятные функции и методы, которые позволяют предварительно обрабатывать данные, выбирать подходящий алгоритм кластеризации и визуализировать результаты.

Мы применим концепцию кластеризации и рассмотрим пример с использованием Python и набора данных о жалобах студентов из университета. Этот набор данных состоит из студенческих отчетов и жалоб, начиная от рабочей нагрузки и благосостояния и заканчивая вопросами безопасности и другими вопросами. Группируя эти жалобы, мы можем получить ценную информацию для удовлетворения насущных потребностей учащихся. В этой статье мы познакомим вас с понятием визуализации. Наша первая цель — определить главные отделы, которые получают больше всего отчетов.

Во-первых, нам нужно установить необходимые библиотеки для нашего анализа. Мы будем использовать matplotlib, pandas и plotly.express для визуализации и анализа данных.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import plotly.express as px

Затем мы импортируем набор данных и загружаем его в DataFrame pandas:

df = pd.read_csv("....../university_student_complaint.csv")
df

Прежде чем погрузиться в кластеризацию, важно получить четкое представление о наборе данных. Мы можем начать с проверки информации и сводной статистики DataFrame:

df.info()
df.describe()
df.isnull().sum()
df.isnull().sum()

Визуализация данных для кластеризации

Визуализация данных играет решающую роль в понимании основных закономерностей и взаимосвязей в наборе данных. Давайте визуализируем данные, чтобы получить представление о жалобах студентов. Мы можем построить гистограмму, чтобы визуализировать частоту жалоб студентов в разных отделах:

import seaborn as sns

top = df['Genre'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.barplot(x=top.index, y=top.values)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('Frequent Student Complaint Genre', color='blue')
plt.show()

Из этой визуализации мы видим, что больше всего жалоб получили отделы академической поддержки и ресурсов, продуктов питания и столовых и финансовой поддержки. Эти отделы требуют особого внимания и внимания.

Чтобы получить больше информации, давайте построим столбчатую диаграмму, чтобы визуализировать три основных отдела, которые получают наибольшее количество отчетов студентов:

Чтобы получить больше информации, давайте построим столбчатую диаграмму, чтобы визуализировать три основных отдела, которые получают наибольшее количество отчетов студентов:

Эта визуализация выделяет три лучших отдела с наибольшим количеством студенческих отчетов.

2D визуализация возраста и года в жанровом сюжете:

Мы также можем построить точечную диаграмму, чтобы визуализировать взаимосвязь между возрастом, учебным годом и жанром жалоб учащихся:

import seaborn as sns

sns.FacetGrid(df, hue="Genre", height=5).map(plt.scatter, "Age", "Year").add_legend()
plt.show()

В этом случае никакой дополнительной информации данный график не дает.

3D-визуализация возраста, среднего балла и года до жанрового сюжета:

Чтобы получить более глубокое понимание, мы можем создать 3D-диаграмму рассеяния, чтобы визуализировать взаимосвязь между возрастом, средним баллом, академическим годом и жанром жалоб студентов:

fig = px.scatter_3d(df, x='Age', y='Gpa', z='Year', color='Genre')
fig.show()

Из этой визуализации мы замечаем, что большинство сообщений о возможностях карьерного роста (зеленая легенда) исходят от старшеклассников, в то время как жалобы на академическую нагрузку исходят от первокурсников и студентов второго курса, которые плохо знакомы с университетом и, возможно, еще не привыкли к академической нагрузке.

Наконец, мы можем создать гистограммы, чтобы визуализировать жанр студенческих жалоб по сравнению с подсчетом, дифференцированным по учебному году и возрасту:

fig = px.bar(df, x="Genre", y="Count", color="Year", title="Genre vs. Count")
fig.show()

fig = px.bar(df, x="Genre", y="Count", color="Age", title="Genre vs. Count")
fig.show()

Эти визуализации обеспечивают всесторонний обзор жалоб учащихся, позволяя нам выявлять закономерности и тенденции в наборе данных.

Заключение

Кластеризация — это увлекательный метод машинного обучения, который позволяет нам разблокировать скрытые шаблоны и находить важные идеи в наших данных. Точно так же, как наблюдение за группами людей на оживленном рынке, алгоритмы кластеризации помогают нам разобраться в сложных наборах данных, группируя похожие наблюдения вместе. Вооружившись Python и его богатой экосистемой библиотек машинного обучения, мы можем с легкостью применять алгоритмы кластеризации и приступать к захватывающим исследованиям наших данных.

В следующей части этого поста мы углубимся в реализацию алгоритмов кластеризации с помощью Python, изучая их нюансы и практическое применение.

Следите за обновлениями в следующих разделах, где мы рассмотрим популярные алгоритмы кластеризации, такие как K-средние, иерархическая кластеризация и DBSCAN, и продемонстрируем, как их можно применить к этому набору данных о жалобах учащихся.

Понимая и применяя методы кластеризации, мы можем извлечь ценную информацию и принимать решения на основе данных для эффективного решения проблем и потребностей учащихся.

Оставайтесь с нами для следующей части этой серии сообщений в блоге!

Я надеюсь, что это введение в кластеризацию в машинном обучении Python с использованием набора данных о жалобах студентов дает четкое понимание этой концепции.