برترین الگوریتم های خوشه بندی که باید یاد بگیرید تا کار عالی داشته باشید

برترین الگوریتم های خوشه بندی که باید یاد بگیرید تا کار عالی داشته باشید

تجزیه و تحلیل خوشه ای به عنوان خوشه بندی نیز شناخته می شود. این اغلب تکنیکی است که برای یافتن الگوها یا همبستگی ها در داده ها استفاده می شود. ممکن است مشتریان را بر اساس اقدامات آنها شامل شود. با این حال، هیچ الگوریتم واحدی برای همه مشکلات وجود ندارد. گزینه های مختلفی برای در نظر گرفتن وجود دارد و آنها واقعاً متفاوت هستند. برخی از آنها برای تحلیل های خاص مناسب تر از بقیه هستند. درک اینکه الگوریتم‌های خوشه‌بندی و پیکربندی‌های آنها چقدر می‌توانند متنوع باشند، حیاتی است. بنابراین، چه بهترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی ممکن است برای یافتن یک شغل فوق‌العاده نیاز داشته باشید؟

خوشه K-Means

K-Means الگوریتمی است که می دانید. این محبوب ترین الگوریتم خوشه بندی است. تمرکز برنامه این است که نمونه هایی را به خوشه ها اختصاص دهد. این باعث کاهش واریانس در خوشه ها می شود زیرا نمونه ها را جدا می کند. هایپرپارامترها برای بدست آوردن تعداد تخمینی از خوشه ها در داده ها تنظیم شده اند و برنامه بقیه کارها را انجام می دهد.

پرورش میل جنسی

این الگوریتم بر خلاصه کردن داده ها از دو مجموعه مثال متمرکز است. شباهت‌های نقاط داده خاص را اندازه‌گیری می‌کند و مجموعه‌ای از نمونه‌های با کیفیت بالا را ایجاد می‌کند. توسعه این امر به زمان نیاز دارد، اما حداقل می‌توان گفت می‌تواند بسیار مؤثر باشد. برنامه با استفاده از مجموعه داده ها برای شناسایی نمونه ها، یک خوشه را پیش بینی می کند. نمودارهای پراکنده ایجاد می شود و یک خوشه تشکیل می شود.

الگوریتم توس

الگوریتم کاهش و خوشه تکرار شونده متعادل – یا همان طور که به آن BIRCH نیز گفته می شود – به یک الگوریتم محبوب تبدیل شده است که باید درباره آن بدانید. این الگوریتم شامل ایجاد یک ساختار درختی است. ساختار از خوشه های داده استخراج شده ایجاد می شود. این یک روش پویا برای تعریف معیارها و دریافت نتایج با کیفیت است.

خوشه تجمعی

این الگوریتم بر ادغام نمونه های داده برای دستیابی به تعداد مطلوب خوشه های مورد نیاز تمرکز می کند. خوشه‌بندی انباشته‌ای بخش کوچکی از روش خوشه‌بندی است، اما همچنان یک برنامه حیاتی برای درک است. ممکن است کمی پیچیده‌تر به نظر برسد، اما وقتی آن را بردارید، درک آن آسان‌تر می‌شود.

DBSCAN

خوشه بندی فضایی مبتنی بر چگالی با کاربردهای نویز (DBSCAN) یک الگوریتم یادگیری محبوب است. این بر ایجاد خوشه هایی از مناطق با تراکم بالا در دامنه تمرکز می کند. این برنامه به مناطق آزاد گسترش می یابد و خوشه هایی ایجاد می کند. روی یک فضای دلخواه تمرکز می کند و اطلاعات ارزشمندی را برای کاربر ایجاد می کند.

انتخاب الگوریتم هایی که برای حرفه شما مناسب هستند

خوشه بندی داده ها یک گام ضروری است، و با این حال، اگر ندانید از کجا شروع کنید، شغل شما ممکن است به شدت شکست بخورد. بنابراین در اینجا تعدادی از انواع الگوریتم های خوشه بندی برای شروع شما آورده شده است.

خوشه بندی مبتنی بر پارتیشن

این نوع الگوریتم بر روی رویکرد بدون نظارت متمرکز است. هدف آن ایجاد نقاط داده یا مرکز است. خوشه بندی اولیه نقاط داده ایجاد شده است و تنها یک نقطه داده می تواند در هر زمان به یک خوشه تعلق داشته باشد. سپس داده ها بر اساس میانگین نقاط داده ای که دارند، دوباره توزیع می شوند. به همین ترتیب تا مشخص شدن گروه های نهایی ادامه دارد. هر بخش از داده ها جفت می شوند و سپس برای ارائه دقیق ترین نتایج گروه بندی می شوند. خوشه بندی K-Means یکی از نمونه های پارتیشن بندی است زیرا انعطاف پذیر و در عین حال بسیار کارآمد است.

خوشه مبتنی بر شبکه

این نقاط داده را قبل از شروع خوشه بندی در یک ساختار شبکه مانند گروه بندی می کند. برنامه ها امتیاز را اختصاص می دهند و چگالی هر گروه داده را اندازه گیری می کنند. شبکه برای ایجاد یک خوشه از سلول های انتهایی کمیت می شود. الگوریتم های STING و CLIQUE اطلاعات استاتیک را خوشه بندی می کنند و بسته به ساختار هر خوشه اقدامات مختلفی را انجام می دهند.

خوشه بندی مبتنی بر چگالی

در حالی که این دوباره یک رویکرد بدون نظارت برای ایجاد یک خوشه است. در بین معامله گران در سراسر جهان محبوب است. یک رویکرد مبتنی بر چگالی بر روی نقاط داده در یک منطقه خاص متمرکز است. الگوریتم اجرا می شود و خوشه ها با رسیدن به تعداد معینی از نقاط داده، گروه ها را تشکیل می دهند. این به طور گسترده برای برنامه های مختلف استفاده می شود و می تواند تجزیه و تحلیل داده ها را تسهیل کند. می توانید از این برنامه برای پیش بینی های خاصی در مورد عادات خرید کاربران استفاده کنید. می‌توانید خوشه‌هایی ایجاد کنید تا خرید را برای همه افراد کارآمدتر کنید. این نه تنها به کسب و کارها کمک می کند تا فروش خود را افزایش دهند، بلکه تضمین می کند که مصرف کنندگان محصولات مورد نیاز خود را دریافت کنند.

خوشه سلسله مراتبی

این تجزیه و تحلیل یک روش محبوب برای بسیاری از دانشمندان است زیرا کارآمد و بسیار سریع است. بدون نظارت است و بر خوشه بندی نقاط داده تمرکز دارد. در داخل برنامه، درختی تشکیل می شود که درخت سلسله مراتبی – دندروگرام نامیده می شود. شما قادر خواهید بود تصمیم بگیرید که چه تعداد خوشه می خواهید. شما می توانید هر تعداد که می خواهید ایجاد کنید. می توانید تفاوت ها و فاصله بین خوشه ها را مشخص کنید. اساساً می توانید هر طور که می خواهید آنها را گروه بندی کنید. دقت برنامه با افزایش مقدار K نیز بهبود می یابد.

هنگام استفاده از یک مجموعه داده دلخواه، خوشه بندی سلسله مراتبی می تواند راه حل ایده آل باشد. همچنین می توانید از برنامه ها برای اهداف توسعه و تحقیق استفاده کنید. شما می توانید یک دسته بندی برای داده ها، بخش ها و بخش ها مشخص کنید و کارها را بسیار کارآمدتر سازماندهی کنید. این الگوریتم همچنین می تواند مراحل تحقیق و توسعه را ردیابی کند. دندروگرام در صورت نیاز دسته بندی های جدیدی را اضافه می کند.

خوشه فازی

خوشه بندی فازی رویکرد نرم K-Means است. الگوریتم نقاط داده را ایجاد می کند. با این حال، آنها می توانند به چندین خوشه در یک زمان تعلق داشته باشند، نه فقط یک. می توانید تعداد خوشه های نقاط داده ای را که می خواهید ایجاد کنید انتخاب کنید. این برای برنامه‌های بازاریابی عالی است زیرا داده‌های مصرف‌کننده را می‌توان به دسته‌های متمایزی مانند الگوهای خرید، خواسته‌ها و نیازها تقسیم کرد. از آنجایی که نقاط داده می توانند در چندین خوشه به طور همزمان وجود داشته باشند، هزینه های کاربر را به روش طبیعی تری دریافت می کنید.

می تواند به شما یک رویکرد زمان واقعی ارائه دهد. این اغلب در مدل های کسب و کار استفاده می شود زیرا به آنها اجازه می دهد تا کاربر را بهتر درک کنند. از طرفی باید تعداد خوشه های مورد نظر خود را انتخاب کنید. این می تواند در برخی موارد مشکل ساز باشد.

یاد بگیرید که برنده شوید

مهم است که به یاد داشته باشید که خوشه بندی در مورد یافتن گروه های طبیعی در داده های ورودی است. می توانید از الگوریتم ها در صنایع و تنظیمات مختلف استفاده کنید. بنابراین، هر کسب‌وکاری از تحلیل خوشه‌ای، از تجارت الکترونیک گرفته تا بازاریابی، استفاده می‌کند. همچنین هیچ رویکرد یکسانی برای همه وجود ندارد، زیرا مجموعه داده های مختلف ممکن است به برنامه خاصی نیاز داشته باشند تا بهترین نتایج را به دست آورند. یادگیری در مورد چندین نوع الگوریتم خوشه بندی مهم تر و آسان تر از آن چیزی است که فکر می کنید.

The post بهترین الگوریتم های خوشه بندی که باید مطالعه کنید تا شغلی عالی پیدا کنید اولین بار در Skillspot پدیدار شد.