क्लस्टरिंग विश्लेषण: सही क्लस्टरिंग एल्गोरिदम चुनना

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

Lisa Stuart

Data Scientist

क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

फीचर्स >> ऑब्ज़र्वेशन्स
मॉडल प्रशिक्षण अधिक चुनौतीपूर्ण
दूरी गणनाओं पर निर्भर
सबसे आम अनसुपरवाइज़्ड तकनीक

क्लस्टरिंग के व्यावहारिक उपयोग

कस्टमर सेगमेंटेशन
डॉक्यूमेंट क्लासिफिकेशन
इंश्योरेंस/ट्रांज़ैक्शन फ्रॉड डिटेक्शन
इमेज सेगमेंटेशन
एनोमली डिटेक्शन
और भी कई...

डिस्टेंस मेट्रिक्स: मैनहैटन (टैक्सीकेब) डिस्टेंस

मैनहैटन प्लॉट

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Taxicab_geometry

डिस्टेंस मेट्रिक्स: यूक्लिडियन डिस्टेंस

यूक्लिडियन प्लॉट

¹ http://rosalind.info/glossary/euclidean-distance/

K-means

K-means steps

प्रारंभिक सेंट्रॉइड्स
हर ऑब्ज़र्वेशन को निकटतम सेंट्रॉइड से जोड़ें
नए सेंट्रॉइड्स बनाएँ
चरण 2 और 3 दोहराएँ

¹ http://sherrytowers.com/2013/10/24/k-means-clustering/

हायरार्किकल एग्लोमरेटिव क्लस्टरिंग

हायरार्किकल क्लस्टरिंग डेंड्रोग्राम

¹ https://www.datanovia.com/en/lessons/agglomerative-hierarchical-clustering/

एग्लोमरेटिव क्लस्टरिंग लिंकिज

वार्ड लिंकिज
मैक्सिमम/कम्प्लीट लिंकिज
एवरेज लिंकिज
सिंगल लिंकिज

क्लस्टरिंग एल्गोरिदम चुनना

क्लस्टर डिस्टेंस

क्लस्टर स्थिरता का आकलन
K-means और HC यूक्लिडियन डिस्टेंस उपयोग करते हैं
इंटर- और इंट्रा-क्लस्टर डिस्टेंस

"उपयुक्त dissimilarity मेज़र चुनना क्लस्टरिंग में सफलता के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम चुनने से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।" - Elements of Statistical Learning

¹ https://slideplayer.com/slide/8363774/

क्लस्टरिंग फंक्शंस

Function/method	returns
`sklearn.cluster.Kmeans`	K-Means क्लस्टरिंग एल्गोरिदम
`sklearn.cluster.AgglomerativeClustering`	एग्लोमरेटिव क्लस्टरिंग एल्गोरिदम
`kmeans.inertia_`	ऑब्ज़र्वेशन्स की निकटतम क्लस्टर सेंटर तक SS डिस्टेंस
`scipy.cluster.hierarchy` as `sch`	डेंड्रोग्राम्स के लिए हायरार्किकल क्लस्टरिंग
`sch.dendrogram()`	डेंड्रोग्राम फंक्शन

अभ्यास करते हैं!

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