Введение в кластеризацию на основе моделей

Смесевые модели в R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Что такое кластеризация?

Разбиение набора наблюдений на значимые подгруппы

 $\to$ Помогает исследовать и понять структуру данных

Смесевые модели в R

Области применения кластеризации

  • Медицина
    • Пример: анализ медицинских изображений для различения типов тканей
  • Бизнес
    • Пример: выявление групп клиентов для разработки целевых маркетинговых программ
  • Социальные науки
    • Пример: определение зон города по типам совершаемых преступлений для эффективного распределения правоохранительных ресурсов
Смесевые модели в R

Методы кластеризации

  • Методы разбиения
    • Определяют центры кластеров, и каждое наблюдение относится к ближайшему из них. Пример: Kmeans
  • Иерархические методы
    • Объединяют наблюдения по сходству для формирования кластеров. Пример: Hierarchical clustering
  • Методы на основе моделей
    • Используют вероятностные распределения для построения кластеров. Пример: Mixture models
Смесевые модели в R

Набор данных Gender

gender <- read.csv("gender.csv")
head(gender)

    Height   Weight      BMI
1 73.84702 241.8936 31.18576
2 68.78190 162.3105 24.12104
3 74.11011 212.7409 27.23291
4 71.73098 220.0425 30.06706
5 69.88180 206.3498 29.70803
6 67.25302 152.2122 23.66049
Смесевые модели в R

Набор данных Gender: сможете ли вы определить пол?

library(ggplot2)
ggplot(gender, aes(x = Weight, y = BMI)) + geom_points()

Смесевые модели в R

Набор данных Gender: сможете ли вы определить пол?

Смесевые модели в R

Традиционные методы кластеризации

Смесевые модели в R

Кластеризация на основе моделей

Смесевые модели в R

Кластеризация на основе моделей

Смесевые модели в R

Давайте потренируемся!

Смесевые модели в R

Preparing Video For Download...