分群是數據科學家必備的一項技能,因為它在實際應用中具有高度的實用性和靈活性。這篇文章總覽了分群及其各種不同類型的演算法。
什麼是分群?
分群是一種流行的無監督學習技術,旨在將對象或觀測值根據其相似性進行分組。在市場分割、推薦系統、探索性分析以及更多地方,分群都有其廣泛的應用。
基於重心的分群
當提及到分群時,大多數人想到的是基於重心的分群方式。這是一種傳統的數據分群方法,使用一定數量的重心來將數據點按其與每個重心的距離進行分組。重心最終成為其所分配數據點的平均值。這種方法強大但不對異常值具有魯棒性,因為異常值需要分配到某個群中。
K均值演算法
K均值是最廣為人知的分群演算法,通常是數據科學家首先會學習的演算法。其目標是最小化數據點與群重心之間的距離和,以識別每個數據點應該屬於的正確組別。而 K-Means++ 是其初始階段的改良版,解決重心可能初始化到同一群落的問題。
密度基礎分群
密度基礎分群演算法的受歡迎程度也很高。它藉由識別數據中高密度區域來創建分群。這些演算法不需要定義群數,因此減少優化工作量。
層次分群
接下來是層次分群。這種方法通過從原始數據計算距離矩陣開始,繼而使用層次樹形圖可視化。數據點逐一連結起來,形成最終的一個大群。
基於分佈的分群
最後,基於分佈的分群考慮了一種其他的指標,即概率。它假設數據由概率分佈組成,例如正態分佈。這種方法很難實現,通常不推薦使用。
結論
分群技術在許多領域中有著越來越大的實用性,支持數據分析、分割項目、推薦系統等。希望這篇文章可以幫助您更好地理解這些技術及其應用。