Introducción a la agrupación en clúster en el aprendizaje automático
Entenderemos el aprendizaje automático primero. Podemos ver datos creciendo rápidamente a nuestro alrededor. Los datos se presentan en diferentes formas, como video, audio, imágenes, etc. La agrupación en el aprendizaje automático utiliza estos datos para responder la pregunta. Por ejemplo (para detectar enfermedades de la piel), el médico utilizará el aprendizaje automático para comprender la marca en la piel y predecirá qué tipo de enfermedad es. La agrupación no es más que la agrupación de conjuntos de datos sin etiquetar. Tomemos un ejemplo de su película (que quiere ver). Puede que le gusten las películas románticas, pero a su hermana le gustan las películas de comedia. Puede que le gusten las películas románticas de Bollywood o las películas románticas de Hollywood. Pero a tu hermana le gustan las películas de comedia de Telegu, aquí puedes verte y tu hermana tiene una selección diferente de películas. Ambos han descubierto información detallada sobre películas. Aquí hemos agrupado un conjunto de datos sin etiquetar (películas) para ver la película.
¿Cómo funciona el agrupamiento en el aprendizaje automático?
En la agrupación, agrupamos un conjunto de datos no etiquetados que se conoce como aprendizaje no supervisado. Cuando agrupamos por primera vez datos sin etiquetar, necesitamos encontrar un grupo similar. Cuando creamos un grupo, necesitamos comprender las características de los conjuntos de datos, es decir, cosas similares. Si creamos un grupo con una o dos características, es fácil medir la similitud.
- Ejemplo # 1: Películas del director. Una vez que se realiza la agrupación, a cada grupo se le asigna un número de grupo que se conoce como ClusterID. El sistema de aprendizaje automático como YouTube usa clusterID para representar datos complejos con mayor facilidad.
- Ejemplo # 2: YouTube usa nuestro historial de búsqueda o el historial visto y sugiere videos que podrían gustarnos. El conjunto de datos de características para Facebook contiene personas que seguimos, páginas que seguimos, comentarios que ingresamos, fotos o videos que nos gustan, fotos o fotos en las que etiquetamos. La agrupación de videos o fotos de Facebook reemplazará un conjunto de características con un solo clusterID debido a la compresión de datos.
Los 4 métodos principales de agrupamiento en el aprendizaje automático
A continuación se muestran los métodos de agrupación en clúster en el aprendizaje automático:
1. Jerárquico
El agrupamiento de nombres define una forma de trabajar, este método forma un agrupamiento de forma jerárquica. El nuevo grupo se forma usando una estructura previamente formada. Necesitamos entender las diferencias entre el enfoque divisivo y el enfoque aglomerativo. El aglomerativo es un enfoque ascendente, comienza con puntos individuales en un grupo y combina algunos arbitrarios. Divisive comienza con un solo grupo, todos los puntos en un grupo y lo divide en varios grupos.
2. Density-Based
En este método, la región densa se considera como un grupo que tiene algunas similitudes. Es diferente de la región densa inferior del espacio del objeto. DBSCAN se conoce como la agrupación espacial basada en la densidad de aplicaciones con ruido. Para la orientación a objetos de datos, DBSCAN busca un épsilon, establecemos un radio épsilon y el número mínimo de puntos. Dentro de un radio, si superamos un número mínimo de puntos, clasificamos un grupo de alta densidad. Entonces, de esta manera podemos considerar datos con una región de alta densidad. DBSCAN difiere del método de agrupamiento centroide ya que no es un enfoque estricto. Los puntos de ruido son puntos en áreas de baja densidad que se dejan sin etiquetar o etiquetados como valores atípicos. Esa es la razón por la que no requerimos K. específica. Podemos especificar puntos mínimos para la región de alta densidad y el radio que queremos que sea una región o que sean grupos.
3. Particionamiento
Cuando tenemos un conjunto de datos de N número de objetos. Este método construye "K" como la partición de datos. Esta partición es el clúster, es decir, construcción K, partición (K <= N).
Requisitos a cumplir:
- Cada grupo o conjunto de datos debe contener al menos un objeto.
- Cada objeto debe pertenecer a un solo grupo.
Uno de los ejemplos de particionamiento es la agrupación de K-means.
4. Basado en cuadrícula
Espacio del objeto, un número finito de celdas forma una estructura de cuadrícula. Este método proporciona un procesamiento rápido de clúster. Estos son independientes del espacio de objetos.
Aplicaciones de Clustering en Machine Learning
A continuación se muestran las aplicaciones de Clustering en Machine Learning:
1. médico
El médico puede usar un algoritmo de agrupamiento para encontrar la detección de la enfermedad. Tomemos un ejemplo de enfermedad de la tiroides. El conjunto de datos de la enfermedad tiroidea se puede identificar utilizando un algoritmo de agrupamiento cuando aplicamos el aprendizaje no supervisado en un conjunto de datos que contiene un conjunto de datos tiroideos y no tiroideos. La agrupación identificará la causa de la enfermedad y dará una búsqueda de resultados exitosa.
2. Red social 
Somos la generación de la era de Internet, podemos conocer a cualquier persona o conocer cualquier identidad individual a través de Internet. Los sitios de redes sociales utilizan la agrupación para comprender el contenido, las personas se enfrentan o la ubicación del usuario. Cuando el aprendizaje no supervisado se utiliza en las redes sociales, es útil para la traducción del lenguaje. Por ejemplo, Instagram y Facebook ofrecen la función de traducción de idiomas.
3. Comercialización
Podemos ver u observar que diferentes tecnologías están creciendo a nuestro lado y las personas se están atrayendo para usar esas tecnologías como la nube, el marketing digital. Para atraer a un mayor número de clientes, cada compañía está desarrollando características y tecnología fáciles de usar. Para entender al cliente, podemos usar la agrupación. La agrupación ayudará a la empresa a comprender el segmento de usuarios y luego categorizar a cada cliente. De esta forma podemos entender al cliente y encontrar similitudes entre los clientes y agruparlos.
4. Banca
Hemos observado que hay fraude de dinero a nuestro alrededor y la compañía está advirtiendo a los clientes al respecto. Con la ayuda de la agrupación en clúster, las compañías de seguros pueden encontrar fraudes, reconocer a los clientes al respecto y comprender las políticas presentadas por el cliente.
5. Google
Google es uno de los motores de búsqueda que usa la gente. Tomemos un ejemplo cuando buscamos información como tienda de mascotas en el área, Google nos proporcionará diferentes opciones. Este es el resultado de la agrupación, agrupación de resultados similares que se le proporciona.
Conclusión
Hemos aprendido sobre agrupamiento y aprendizaje automático. La forma de agrupamiento funciona en el aprendizaje automático. Información sobre el aprendizaje no supervisado. Uso en tiempo real del aprendizaje no supervisado. Métodos de agrupamiento y cómo funciona cada método en el aprendizaje automático.
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Esta es una guía para la agrupación en clúster en el aprendizaje automático. Aquí discutimos los 4 mejores métodos de agrupamiento en el aprendizaje automático junto con las aplicaciones. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:- 10 marcos de aprendizaje automático
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