Pojęcie z dziedziny sztucznej inteligencji AI. Wyjaśnienie algorytmów grupowania (Clustering Algorithms). Czym są i jakie mają zastosowanie. Definicja napisana w sposób zrozumiały.
Algorytmy grupowania, znane również jako algorytmy klasteryzacji, są technikami analizy danych wykorzystywanymi do podziału zbioru obiektów na grupy (klastry) na podstawie pewnych kryteriów podobieństwa. Grupowanie jest jednym z najważniejszych zagadnień w analizie danych i ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak nauki społeczne, marketing, biologia, medycyna i wiele innych.
Poniżej przedstawiam kilka popularnych algorytmów grupowania:
- K-means: Jest to jeden z najpopularniejszych i najprostszych algorytmów grupowania. Działa na zasadzie przypisywania punktów danych do klastrów na podstawie minimalizacji sumy kwadratów odległości między punktami danych a środkami klastrów. Algorytm iteracyjnie aktualizuje położenie centroidów klastrów, aby zminimalizować sumę kwadratów odległości.
- Agglomerative Hierarchical Clustering: Ten algorytm rozpoczyna od traktowania każdego punktu danych jako osobnego klastra. Następnie iteracyjnie łączy najbliższe klastry, tworząc hierarchię klastrów. Może być reprezentowany w postaci dendrogramu, który ilustruje zależności między klastrami.
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Ten algorytm grupowania opiera się na gęstości punktów danych w przestrzeni. Klaster jest definiowany jako obszar o wysokiej gęstości punktów, oddzielony od innych obszarów o niższej gęstości. Algorytm identyfikuje punkty rdzenne, punkty graniczne i punkty szumowe, a następnie tworzy klastry na podstawie ich powiązań.
- Mean Shift: Jest to iteracyjny algorytm grupowania, który przesuwa środki klastrów w kierunku obszarów o większej gęstości punktów. Punkty danych są przypisywane do klastrów na podstawie przyciągania do najbliższego środka klastra. Algorytm kontynuuje iteracje, dopóki środki klastrów nie przestaną się przemieszczać.
- GMM (Gaussian Mixture Model): Ten algorytm grupowania opiera się na modelu mieszanek Gaussa. Przyjmuje, że dane pochodzą z różnych składników (klastrów), które są reprezentowane przez rozkłady Gaussa. Algorytm estymuje parametry tych rozkładów, takie jak średnie i macierze kowariancji, aby przypisać punkty danych do odpowiednich klastrów.