Для того чтобы получить представление о структуре данных, необходимо понять основы кластерного анализа. Это позволит выявить закономерности, которые не всегда очевидны для неподготовленного глаза. Выполнение кластерного анализа требует анализа и оценки качества результатов кластеризации.
Задача кластерного анализа — разбиение набора объектов на группы, при этом попутно определяется число этих групп. Группы, на которые разбивается выборка, называются кластеры. Для обеспечения эффективности алгоритмов кластеризации и принятия надежных решений при кластерном анализе рекомендуется использовать несколько оценочных метрик. В биоинформатике, вычислительной биологии и биологии все чаще используется кластерный анализ. По мере того как геномные и протеомные данные становятся все более доступными, возрастает потребность в выявлении закономерностей и взаимосвязей.
В качестве метрик для внутренней оценки используются индекс Калинского-Харабаша, индекс Дэвиса-Болдина и коэффициент силуэта. Для обеспечения достоверности и надежности результатов кластеризации, а также для принятия на их основе решений, основанных на данных, необходимо проводить внутренние оценки. Большие массивы данных с высокоразмерными признаками часто кластеризуются с помощью кластеризации на основе сетки. После разбиения пространства признаков на сетку ячеек точки данных распределяются по содержащим их ячейкам. Иерархическая кластерная структура создается путем объединения ячеек на основе близости и сходства.
Обзор алгоритмов кластеризации данных
Можно группировать паттерны экспрессии генов, группировать белки на основе структурного сходства или использовать клинические данные для выделения подгрупп пациентов. Полученная информация может быть использована для разработки целевых терапий, определения потенциальных мишеней для лекарств и лучшего понимания механизмов, лежащих в основе заболеваний. Применение кластерного анализа в биологии, вычислительной биологии и биоинформатике может кардинально изменить наше понимание сложных биологических систем. Также будут рассмотрены некоторые “подводные камни” и проблемы кластерного анализа, а также советы по их преодолению. Кластерный анализ может раскрыть весь потенциал ваших данных, независимо от того, являетесь ли вы специалистом по обработке данных, бизнес-аналитиком или исследователем.
- Эти данные используются в таргетированной рекламе, email-рассылках и других инструментах продвижения.
- Например, если анализируете клиентов, то посмотрите, какая статистика уже есть и какой информации не хватает.
- В компьютерных науках широко используется кластерный анализ.
- По сути, проверка устойчивости кластеризации сводится к проверке её достоверности.
Формальная постановка задачи кластеризации
Мы говорили выше, что алгоритм иерархического кластерного анализа необходимо остановить на каком-то этапе, чтобы получить осмысленный результат. Изучив дендрограмму, можно понять, что явного скачка в расстояниях не происходит, однако наибольшие расстояния встречаются где-то на уровне шести кластеров — на этом варианте и остановимся. Первоначально мы объявляем все их кластерами — получаем пять кластеров.
2.2 Расстояние между объектами
Существует достаточно много типов алгоритмов кластеризации, и каждый из них используется по-разному. Поскольку кластерные диаграммы просты для интерпретации и понимания, их можно включать в презентации. Например, группируя похожие объекты, можно уменьшить количество измерений данных. Это может дать преимущества в виде более быстрого и упрощенного анализа. Кластерный анализ позволяет выявить в больших массивах данных группы и взаимосвязи, которые могут быть не очевидны. В этой статье мы познакомим вас с концепцией кластерного анализа, его преимуществами, распространенными алгоритмами, кластерный анализ онлайн способами их оценки, а также с некоторыми реальными приложениями.
Их можно использовать, когда у нас нет предварительных знаний или меток данных. При кластеризации на основе связности, называемой также иерархической кластеризацией, сходные объекты объединяются во вложенные кластеры. При этом более мелкие кластеры итеративно объединяются в более крупные на основе их сходства или близости. Дендрограмма демонстрирует взаимосвязи между объектами в наборе данных, представляя собой древовидную структуру, напоминающую дерево. С помощью этого подхода в сложных массивах данных можно выявить естественную группировку. В иерархическом кластерном анализе есть удобный инструмент для определения момента, когда стоит остановиться в объединении кластеров.
Это является указанием, что на шаге, где происходит излом линии, необходимо прервать процедуру объединения. Если переменные, по которым вы кластеризуете наблюдения, непрерывные, то можно использовать евклидово расстояние. Если переменные дискретные, то более логичным вариантом будет манхэттеновское расстояние. Применяя методы кластеризации, страховая компания может более точно определить степень риска по своим страховым полисам и взымать страховые взносы в зависимости от потенциального риска. Страховые компании используют кластерный анализ для сегментации различных полисов и уровней риска клиентов. Компании используют кластерный анализ для сегментирования своей клиентской базы на различные группы.