Лекции / Lektsia_4
.pdf
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
11 |
|
Кластеризация как объединение в группы схожих объектов является одной из фундаментальных задач в области анализа
данных и Data Mining. Список прикладных областей, где она применяется, широк: сегментация изображений, маркетинг, борьба
с мошенничеством, прогнозирование, анализ текстов и многие другие. Отсюда многообразие синонимов понятию кластер – класс, таксон, сгущение.
На современном этапе кластеризация часто выступает первым
шагом при анализе данных.
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
12 |
|
Большинство алгоритмов кластеризации предполагают сравнение объектов между собой на основе некоторой меры
близости (сходства).
В качестве меры близости для числовых атрибутов очень
часто используется евклидово расстояние.
Для категорийных атрибутов распространена мера сходства Чекановского-Серенсена и Жаккара.
Числовые атрибуты – это такие, которые могут быть
упорядочены в пространстве, соответственно категорийные –
которые не могут быть упорядочены. Например, атрибут «возраст»
– числовой, а «цвет» – категорийный.
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
13 |
|
Можно классифицировать кластерные алгоритмы на
масштабируемые и немасштабируемые.
Алгоритм называют масштабируемым (scalable), если при неизменной емкости оперативной памяти с увеличением числа
записей в базе данных время его работы растет линейно.
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
14 |
|
По способу разбиения на кластеры алгоритмы бывают двух типов: иерархические и неиерархические.
Классические иерархические алгоритмы работают только с категорийными атрибутами, когда строится полное дерево
вложенных кластеров. Здесь распространены агломеративные методы построения иерархий кластеров – в них производится последовательное объединение исходных объектов и соответствующее уменьшение числа кластеров. Иерархические
алгоритмы обеспечивают сравнительно высокое качество
кластеризации и не требуют предварительного задания
количества кластеров.
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
15 |
|
Неиерархические алгоритмы основаны на оптимизации некоторой целевой функции, определяющей оптимальное в
определенном смысле разбиение множества объектов на кластеры. В этой группе популярны алгоритмы семейства k-
средних (k-means, fuzzy c-means, Густафсон-Кесселя), которые в качестве це-левой функции используют сумму квадратов взвешенных отклонений координат объектов от центров искомых кластеров.
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
16 |
|
Пример применения метода «fuzzy c-means» для распознавания вида модуляции радиосигнала. Этот алгоритм
кластеризации, также как и его разнообразные вариации, k- средних, наименьшего расстояния, наименьшей дисперсии,
относятся к классу итеративных неиерархических алгоритмов кластеризации.
Входными данными алгоритма распознавания являются:
-вектор измерений сигнала в квадратурном представлении с
выхода корреляционного детектора;
-количество предполагаемых кластеров;
-порог остановки.
©Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
17 |
|
Полученные отсчѐты квадратур сигнала подвергаются процессу кластеризации, результатом которого являются «центры
тяжести» полученных кластеров, с использованием которых и строится фазовое созвездие.
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
18 |
|
Зависимость вероятности распознавания видов цифровой модуляции от уровня шумов методом «fuzzy c-means»
© Московский технический университет связи и информатики
Алгоритмы кластеризации и Data Mining |
19 |
|
Существенным недостатком применения метода «fuzzy c- means» является необходимость априорного задания количества
предполагаемых кластеров (позиций модуляции), что не всегда возможно на практике.
© Московский технический университет связи и информатики
Деревья решений и Data Mining |
20 |
|
Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач Data Mining. Они создают
иерархическую структуру классифицирующих правил типа «ЕСЛИ
..., ТО...», имеющую вид дерева.
Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня.
Вопросы имеют вид «значение параметра A больше x». Если
ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу
следующего уровня, если отрицательный – то к левому узлу; затем
снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом.
© Московский технический университет связи и информатики