การจัดกลุ่มแบบอิงโมเดล

Mixture Models ใน R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

การจัดกลุ่มคืออะไร?

กระบวนการแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีความหมาย

$\to$ ช่วยสำรวจและทำความเข้าใจโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล

การประยุกต์ใช้การจัดกลุ่ม

การแพทย์
- เช่น ใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อแยกประเภทของเนื้อเยื่อ
ธุรกิจ
- เช่น ค้นหากลุ่มลูกค้าที่มีลักษณะเฉพาะเพื่อพัฒนาแคมเปญการตลาดแบบเจาะกลุ่ม
สังคมศาสตร์
- เช่น ระบุพื้นที่ในเมืองตามประเภทอาชญากรรมเพื่อจัดสรรทรัพยากรบังคับใช้กฎหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีการจัดกลุ่ม

เทคนิคการแบ่งพาร์ทิชัน
- หาจุดศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มแล้วจัดข้อมูลแต่ละจุดเข้ากลุ่มที่ใกล้ที่สุด เช่น Kmeans
เทคนิคเชิงลำดับชั้น
- เชื่อมข้อมูลตามความคล้ายคลึงกันเพื่อสร้างกลุ่ม เช่น Hierarchical clustering
วิธีอิงโมเดล
- ใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นในการสร้างกลุ่ม เช่น Mixture models

ชุดข้อมูลเพศ

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

ชุดข้อมูลเพศ: ลองทายดูสิว่าเป็นเพศใด?

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

ชุดข้อมูลเพศ: ลองทายดูสิว่าเป็นเพศใด?

ด้วยวิธีการจัดกลุ่มแบบดั้งเดิม

การจัดกลุ่มแบบอิงโมเดล

มาฝึกกันเถอะ!

Mixture Models ใน R