मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग का परिचय

R में Mixture Models

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Clustering क्या है?

प्रेक्षणों को सार्थक उपवर्गों में बाँटने की प्रक्रिया

$\to$ डेटासेट की प्राकृतिक संरचना को खोजने और समझने में मदद करता है

Clustering के उपयोग

मेडिसिन
- उदा. मेडिकल इमेजिंग में अलग-अलग टिश्यू के प्रकार अलग करने के लिए
बिज़नेस
- उदा. लक्षित मार्केटिंग के लिए अलग ग्राहक समूह पहचानने हेतु
सोशल साइंसेज़
- उदा. शहर में अपराध के प्रकार के आधार पर ज़ोन पहचानना ताकि पुलिस संसाधन प्रभावी ढंग से बाँटे जा सकें

Clustering की विधियाँ

पार्टिशनिंग तकनीकें
- प्रेक्षणों के बीच क्लस्टर के सेंटर ढूँढें, और हर प्रेक्षण को निकटतम सेंटर वाले क्लस्टर में असाइन करें. उदा. Kmeans
हायरार्किकल तकनीकें
- समानता के आधार पर प्रेक्षणों को जोड़कर क्लस्टर बनाते हैं. उदा. Hierarchical clustering
मॉडल-बेस विधियाँ
- प्रायिकता वितरणों से क्लस्टर बनाते हैं. उदा. Mixture models

Gender डेटासेट

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

Gender डेटासेट: क्या आप gender बता सकते हैं?

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

Gender डेटासेट: क्या आप gender बता सकते हैं?

पारंपरिक क्लस्टर अप्रोच में

मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग

अभ्यास करते हैं!

R में Mixture Models