Материал: Кластеризация
Кластеризация
Занятие 1
Понятие «Кластеризация»
Кластеризация (или кластерный анализ) – это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны.
Главное |
отличие |
кластеризации |
от |
классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Задача кластеризации относится к широкому классу задач обучения без |
|
учителя. |
2 |
Цели кластеризации
•Понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа.
•Сжатие данных. Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.
•Обнаружение новизны. Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.
Этапы кластеризации
1.Отбор выборки объектов для кластеризации.
2.Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости –
нормализация значений переменных.
3.Вычисление значений меры сходства между объектами
(например, расстояния).
4.Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
5.Выбор числа кластеров.
6.Представление результатов анализа.
4
Типы входных данных
1. Признаковое описание объектов.
Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
2. Матрица расстояний между
объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов метрического пространства.
3. |
Матрица |
сходства |
между |
объектами. Учитывается степень сходства объекта |
|||
с другими объектами выборки в метрическом |
|||
пространстве. Сходство |
здесь дополняет |
расстояние |
|
(различие) между объектами до 1. |
5 |
||
|
|
|
|