Unüberwachtes Clustering mit K-Means-Algorithmus

K-Means-Clustering ist ein häufig verwendeter unbeaufsichtigter Clustering-Algorithmus, der eine hohe Intra-Cluster-Ähnlichkeit und Inter-Cluster-Ähnlichkeit erreicht, indem der Datensatz in k Cluster unterteilt wird, wobei jeder Cluster ähnliche Datenpunkte mit geringer Ähnlichkeit enthält. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie K-Means für unbeaufsichtigtes Clustering verwenden.

1. Das Grundprinzip des K-Means-Clusterings

K-Means-Clustering ist ein häufig verwendeter unbeaufsichtigter Lernalgorithmus. Sein Grundprinzip besteht darin, Datenpunkte in k Cluster zu unterteilen, sodass jeder Datenpunkt zu einem gehört der Cluster, und die Ähnlichkeit der Datenpunkte innerhalb des Clusters ist so hoch wie möglich und die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Clustern ist so gering wie möglich. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:

1. Initialisierung: Wählen Sie zufällig k Datenpunkte als Clusterzentren aus.

2. Zuweisung: Ordnen Sie jeden Datenpunkt dem Cluster zu, in dem sich sein nächstgelegenes Clusterzentrum befindet.

3. Update: Berechnen Sie das Clusterzentrum jedes Clusters neu.

4. Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3, bis sich die Cluster nicht mehr ändern oder die vorgegebene Anzahl an Iterationen erreicht ist.

Das Ziel des K-Means-Clusterings besteht darin, die Summe der Abstände zwischen den Datenpunkten in jedem Cluster und dem Clusterzentrum des Clusters zu minimieren. Dieser Abstand wird auch „Intra-Cluster-Summe der quadratischen Fehler“ (SSE) genannt )". Der Algorithmus stoppt die Iteration, wenn der SSE-Wert nicht mehr abnimmt oder eine vorgegebene Anzahl von Iterationen erreicht.

2. Implementierungsschritte des K-Means-Clusterings

Die Implementierungsschritte des K-Means-Clustering-Algorithmus sind wie folgt:

1. Wählen Sie k Clusterzentren aus: Wählen Sie zufällig k Datenpunkte aus dem Datensatz aus als Clusterzentrum.

2. Abstand berechnen: Berechnen Sie den Abstand zwischen jedem Datenpunkt und k Clusterzentren und wählen Sie den Cluster mit dem nächstgelegenen Clusterzentrum aus.

3. Clusterzentrum aktualisieren: Berechnen Sie das Clusterzentrum für jeden Cluster neu, d. h. die durchschnittlichen Koordinaten aller Datenpunkte im Cluster werden als neues Clusterzentrum verwendet.

4. Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3, bis die vorgegebene Anzahl an Iterationen erreicht ist oder sich die Cluster nicht mehr ändern.

5. Clustering-Ergebnisse ausgeben: Ordnen Sie jeden Datenpunkt im Datensatz dem endgültigen Cluster zu und geben Sie die Clustering-Ergebnisse aus.

Bei der Implementierung des K-Means-Clustering-Algorithmus müssen Sie auf folgende Punkte achten:

1. Initialisierung des Clusterzentrums: Die Auswahl des Clusterzentrums hat einen großen Einfluss auf den Clustering-Effekt. Im Allgemeinen können k Datenpunkte zufällig als Clusterzentren ausgewählt werden.

2. Auswahl der Distanzberechnungsmethoden: Zu den häufig verwendeten Distanzberechnungsmethoden gehören die euklidische Distanz, die Manhattan-Distanz und die Kosinusähnlichkeit usw. Für unterschiedliche Datentypen eignen sich unterschiedliche Entfernungsberechnungsmethoden.

3. Auswahl der Anzahl der Cluster k: Die Auswahl der Anzahl der Cluster k ist oft eine subjektive Angelegenheit und muss entsprechend dem spezifischen Anwendungsszenario ausgewählt werden. Im Allgemeinen kann die optimale Anzahl von Clustern durch Methoden wie die Ellenbogenmethode und den Silhouettenkoeffizienten bestimmt werden.

3. Vor- und Nachteile von K-Means-Clustering

Zu den Vorteilen von K-Means-Clustering gehören:

1. Einfach zu verstehen und leicht zu implementieren.

2. Kann große Datensätze verarbeiten.

3. Wenn die Datenverteilung relativ gleichmäßig ist, ist der Clustering-Effekt besser.

Zu den Nachteilen des K-Means-Clusterings gehören:

1 Es reagiert relativ empfindlich auf die Initialisierung des Clusterzentrums und kann zu einer lokalen optimalen Lösung konvergieren.

2. Die Verarbeitung abnormaler Punkte ist nicht effektiv genug.

3. Wenn die Datenverteilung ungleichmäßig ist oder Rauschen vorliegt, ist der Clustering-Effekt möglicherweise schlecht.

4. Verbesserte Methoden des K-Means-Clusterings

Um die Einschränkungen des K-Means-Clusterings zu überwinden, haben Forscher viele verbesserte Methoden vorgeschlagen, darunter:

1.K-Medoids-Clustering: Changing Das Clustering-Zentrum von einem Datenpunkt zu einem repräsentativen Punkt (Medoid) innerhalb des Clusters kann Ausreißer und Rauschen besser verarbeiten.

2. Dichtebasierte Clustering-Algorithmen: wie DBSCAN, OPTICS usw. können Cluster unterschiedlicher Dichte besser verarbeiten.

3. Spektrales Clustering: Behandeln Sie Datenpunkte als Knoten im Diagramm, betrachten Sie Ähnlichkeit als Kantengewichte und erreichen Sie Clustering durch spektrale Zerlegung des Diagramms, das nicht-konvexe Cluster und Cluster unterschiedlicher Form verarbeiten kann.

4. Hierarchisches Clustering: Behandeln Sie die Datenpunkte als Knoten im Baum und implementieren Sie Clustering, indem Sie Cluster kontinuierlich zusammenführen oder aufteilen, um die hierarchische Struktur der Cluster zu erhalten.

5. Fuzzy-Clustering: Ordnen Sie Datenpunkte verschiedenen Clustern zu. Jeder Datenpunkt verfügt über einen Zugehörigkeitsgrad für jeden Cluster, der Situationen bewältigen kann, in denen die Unsicherheit der Datenpunkte groß ist.

Kurz gesagt, K-Means-Clustering ist ein einfacher und effektiver unbeaufsichtigter Clustering-Algorithmus, dessen Einschränkungen jedoch in praktischen Anwendungen beachtet werden müssen, und andere Verbesserungsmethoden können kombiniert werden, um den Clustering-Effekt zu verbessern.

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