ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - стр. 10

2. Цель анализа: Определите, что именно вы хотите получить из анализа. Если ваша цель состоит в том, чтобы сгруппировать данные, выбирайте кластеризацию. Если нужно выявить ассоциации, исследуйте ассоциативные правила.

3. Интерпретируемость результатов: Для некоторых задач важно не только предсказать результат, но и понять, почему модель пришла к такому решению. Применение методов снижения размерности может помочь визуализировать сложные связи в данных.

Заключение

Алгоритмы обучения без учителя открывают широкий спектр возможностей для анализа данных, позволяя находить скрытые структуры и взаимосвязи. Понимание различных методов и рекомендаций по их использованию значительно упростит процесс решения реальных задач. При правильном выборе алгоритма и подхода вы сможете извлечь полезные результаты из ваших данных и использовать их для принятия обоснованных решений в различных областях.

В машинном обучении поиск закономерностей в данных без меток представляет собой важный аспект анализа, особенно когда у нас нет заранее размеченных данных. Мы рассмотрим основные методы этого подхода и предоставим практические примеры, чтобы помочь вам лучше понять, как работать с неразмеченными данными.

Что такое поиск закономерностей?

Поиск закономерностей (или группировка) – это процесс выявления скрытых структур в данных. На этом этапе мы стремимся понять, как различные наблюдения могут быть сгруппированы на основе общих характеристик. Этот процесс может помочь в создании более глубокого понимания данных и подготовке их для дальнейшего анализа.

К примеру, представьте, что у вас есть набор данных о покупках клиентов в интернет-магазине, но у вас нет информации о том, какие из них являются "постоянными" клиентами, а какие – "разовыми". Применив алгоритмы группировки, такие как K-средние, мы можем разбить клиентов на различные группы на основе их покупательского поведения, что в дальнейшем позволит разработать целевые маркетинговые стратегии.

Основные алгоритмы группировки

Существует несколько популярных алгоритмов, которые помогут вам в поиске закономерностей в неразмеченных данных. Давайте рассмотрим некоторые из них.

1. K-средние: Это один из самых популярных и простых в использовании алгоритмов. Он работает по принципу разбиения данных на K групп, где в каждой группе данные имеют наименьшее значение расстояния до центроидов (средних точек групп). Пример кода для применения K-средних в Python с использованием библиотеки scikit-learn выглядит следующим образом:

python

from sklearn.cluster import KMeans

import numpy as np

# Пример данных

data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],

................ [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

................

# Создание модели K-средние

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)

# Получение групп

clusters = kmeans.labels_

print(clusters)

2. Иерархическая группировка: Этот метод позволяет создать иерархическую структуру групп, что дает возможность визуализировать отношения между ними. Алгоритм делится на два основных типа: агломеративный (снизу вверх) и дивизивный (сверху вниз). Иерархическую группировку можно реализовать с помощью функции `linkage` из библиотеки SciPy.

python

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage