Odhalení síly shlukové analýzy

Efektivním způsobem identifikace vzorců v datech je použití shlukové analýzy. Shlukování je proces kategorizace podobných objektů nebo pozorování na základě jejich vlastností nebo charakteristik. Odhalení skrytých vztahů v datech lze provést identifikací shluků v datech a získáním vhledu do jejich základní struktury. Shluková analýza má širokou škálu využití od marketingu přes biologii až po společenské vědy. Zákazníky lze segmentovat podle jejich nákupních zvyklostí, geny lze seskupovat podle jejich expresních vzorců nebo jednotlivce kategorizovat podle jejich osobnostních rysů.

V tomto blogu se seznámíme se základy shlukové analýzy, včetně toho, jak rozpoznat typ shlukování vhodný pro vaše data, jak vybrat vhodnou metodu shlukování a jak interpretovat výsledky. Probereme také několik úskalí a problémů shlukové analýzy a tipy, jak je překonat. Shluková analýza může plně odemknout potenciál vašich dat bez ohledu na to, zda jste datový vědec, obchodní analytik nebo výzkumný pracovník.

Shluková analýza: Co to je?

Statistická shluková analýza využívá charakteristiky srovnatelných pozorování nebo souborů dat k jejich seskupení do shluků. V shlukové analýze jsou homogenita a heterogenita definovány jako vnitřní a vnější vlastnosti shluků. Jinými slovy, objekty shluků si musí být mezi sebou podobné, ale odlišné od objektů v jiných shlucích. Je třeba zvolit vhodný shlukovací algoritmus, definovat míru podobnosti a interpretovat výsledky. Shlukovou analýzu využívají různé obory, včetně marketingu, biologie, sociálních věd a dalších. Abyste získali přehled o struktuře svých dat, musíte pochopit základy shlukové analýzy. Tak budete schopni odhalit základní vzorce, které nejsou pro netrénované oko snadno viditelné.

Existují různé typy shlukových algoritmů

Shlukovou analýzu lze provést pomocí různých shlukových algoritmů. Některé z nejčastěji používaných metod shlukování jsou následující hierarchické shlukování, shlukování na základě rozdělení, shlukování na základě hustoty a shlukování na základě modelu.. Z hlediska typu dat a cílů shlukování má každý algoritmus své silné a slabé stránky. Abyste mohli určit, který algoritmus je pro potřeby analýzy dat nejvhodnější, musíte pochopit rozdíly mezi těmito algoritmy.

Shlukování založené na konektivitě (hierarchické shlukování)

Při shlukování založeném na konektivitě, označovaném také jako hierarchické shlukování, se podobné objekty seskupují do vnořených shluků. Prostřednictvím této metody jsou menší shluky iterativně spojovány do větších shluků na základě jejich podobnosti nebo blízkosti. Dendrogram demonstruje vztahy mezi objekty v datovém souboru tím, že poskytuje stromovou strukturu, která se podobá stromu. Metoda shlukování založená na konektivitě může být buď aglomerativní, kdy jsou objekty postupně slučovány s jejich nejbližšími přidruženými objekty, nebo divizivní, kdy objekty začínají ve stejném shluku a jsou rekurzivně rozdělovány do menších shluků. Pomocí tohoto přístupu lze ve složitých souborech dat identifikovat přirozené seskupení.

Shlukování na základě centroidů

Shlukování na základě centroidů je oblíbený typ shlukovacího algoritmu, při kterém jsou datové body přiřazovány do shluků na základě jejich blízkosti k centroidům shluku. Při shlukování založeném na centroidech se datové body shlukují kolem centroidu, přičemž se minimalizuje vzdálenost mezi nimi a centroidem. Iterativní aktualizace polohy centroidů až do dosažení konvergence je charakteristickým znakem shlukování K-means, nejčastěji používaného algoritmu shlukování založeného na centroidech. Shlukování založené na polohách centroidů a jejich rozptylech je účinná a rychlá metoda, má však některá omezení, včetně citlivosti na počáteční polohy centroidů.

Shlukování na základě distribuce

Při shlukování založeném na distribuci se shluky identifikují na základě předpokladu distribuce dat. Každý shluk odpovídá jednomu z různých pravděpodobnostních rozdělení použitých k vytvoření datových bodů. Datové body jsou přiřazeny ke shlukům odpovídajícím rozdělením s nejvyšší pravděpodobností podle shlukování založeného na rozdělení, které odhaduje parametry rozdělení. Mezi algoritmy shlukování založené na rozděleních patří modely Gaussových směsí (GMM) a algoritmy očekávání a maximalizace (EM). Kromě toho, že poskytuje informace o hustotě a překrývání shluků, lze shlukování založené na distribuci použít na data s dobře definovanými a odlišnými shluky.

Shlukování na základě hustoty

Při shlukování založeném na hustotě se objekty seskupují podle své blízkosti a hustoty. Shluky se vytvářejí porovnáním hustoty datových bodů v určitém poloměru nebo okolí. Pomocí této metody lze identifikovat shluky libovolných tvarů a účinně se vypořádat se šumem a odlehlými hodnotami. Algoritmy shlukování založené na hustotě se osvědčily v řadě aplikací, včetně segmentace obrazu, rozpoznávání vzorů a detekce anomálií. Jedním z takových algoritmů je DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Hustota dat i volba parametrů však hrají roli v omezeních shlukování založeného na hustotě.

Shlukování na bázi mřížky

Velké soubory dat s vysokodimenzionálními prvky se často shlukují pomocí shlukování založeného na mřížce. Datové body jsou přiřazeny k buňkám, které je obsahují, poté, co byl prostor prvků rozdělen do mřížky buněk. Hierarchická shluková struktura se vytvoří sloučením buněk na základě blízkosti a podobnosti. Díky tomu, že se zaměřuje na relevantní buňky namísto zvažování všech datových bodů, je shlukování založené na mřížce efektivní a škálovatelné. Kromě toho umožňuje různé velikosti a tvary buněk, aby se přizpůsobily různým rozložením dat. Vzhledem k pevné struktuře mřížky nemusí být shlukování založené na mřížce efektivní pro datové soubory s různou hustotou nebo nepravidelnými tvary.

Hodnocení a posuzování klastru

Provedení shlukové analýzy vyžaduje vyhodnocení a posouzení kvality výsledků shlukování. Aby bylo možné určit, zda jsou shluky smysluplné a užitečné pro zamýšlenou aplikaci, je třeba tyto datové body rozdělit podle shluků. Kvalitu shluku lze hodnotit pomocí různých metrik, včetně variability uvnitř shluků nebo mezi nimi, skóre siluety a indexů platnosti shluku. Kvalitu shluků lze také zjistit vizuálně prostřednictvím kontroly výsledků shlukování. Aby bylo hodnocení shluků úspěšné, může být nutné upravit parametry shlukování nebo vyzkoušet různé metody shlukování. Přesnou a spolehlivou shlukovou analýzu lze usnadnit správným vyhodnocením a posouzením shluků.

Interní hodnocení

Vnitřní hodnocení shluků vytvořených zvoleným shlukovacím algoritmem je klíčovým krokem v procesu shlukové analýzy. Za účelem výběru optimálního počtu shluků a určení, zda jsou shluky smysluplné a robustní, se provádí interní hodnocení. Mezi metriky používané pro interní hodnocení patří Calinskiho-Harabaszův index, Daviesův-Bouldinův index a koeficient siluety. Na základě těchto metrik můžeme porovnat algoritmy shlukování a nastavení parametrů a vybrat, které řešení shlukování je pro naše data podle těchto metrik nejlepší. Abychom zajistili platnost a spolehlivost našich výsledků shlukování a také abychom na jejich základě mohli činit rozhodnutí založená na datech, musíme provádět interní hodnocení.

Externí hodnocení

Součástí procesu klastrové analýzy je externí hodnocení. Součástí tohoto procesu je identifikace shluků a posouzení jejich platnosti a užitečnosti. Porovnáním shluků s externím měřítkem, jako je klasifikace nebo soubor expertních posudků, se provádí externí hodnocení. Klíčovým cílem externího hodnocení je určit, zda jsou shluky smysluplné a zda je lze použít k předvídání výsledků a rozhodování. Externí hodnocení lze provádět pomocí několika metrik, jako je přesnost, přesnost, odvolávka a skóre F1. Pokud jsou výsledky shlukové analýzy vyhodnoceny externě, lze určit, zda jsou spolehlivé a zda mají reálné využití.

Tendence ke shlukování

Soubor dat má přirozenou tendenci vytvářet shluky, která se nazývá shluková tendence. Pomocí této metody můžete určit, zda jsou vaše data přirozeně shlukovaná, nebo ne, a jaký algoritmus shlukování použít a kolik shluků použít. K určení tendence ke shlukování datové sady lze použít vizuální kontrolu, statistické testy a techniky redukce dimenzionality. K určení tendence ke shlukování se používá řada technik, včetně loketních metod, analýz siluet a Hopkinsovy statistiky. Pochopení shlukové tendence souboru dat nám umožňuje zvolit nejlepší metodu shlukování a vyhnout se nadměrnému a nedostatečnému přizpůsobení.

Použití shlukové analýzy

Téměř v každé oblasti, kde se analyzují data, lze použít shlukovou analýzu. Pomocí shlukové analýzy v marketingu můžete identifikovat segmenty zákazníků na základě jejich nákupního chování nebo demografických údajů. V biologii lze seskupit geny podle jejich funkce nebo způsobu exprese. Ve společenských vědách se k identifikaci podskupin jednotlivců používají postoje a přesvědčení. Kromě detekce anomálií a podvodů je shluková analýza užitečná pro odhalování odlehlých hodnot a podvodů. Kromě toho, že poskytuje vhled do struktury dat, může být použita k vedení budoucích analýz. Shluková analýza má mnoho aplikací v různých oblastech, což z ní činí cenný nástroj pro analýzu dat.

Biologie, výpočetní biologie a bioinformatika

Bioinformatika, výpočetní biologie a biologie stále více využívají shlukovou analýzu. S rostoucí dostupností genomických a proteomických dat se zvyšuje potřeba identifikovat vzorce a vztahy. Vzorce genové exprese lze seskupovat, proteiny lze seskupovat na základě strukturních podobností nebo klinické údaje lze použít k identifikaci podskupin pacientů. Tyto informace pak lze využít k vývoji cílených terapií, identifikaci potenciálních cílů léčiv a lepšímu pochopení základních mechanismů nemocí. Shluková analýza může způsobit revoluci v našem chápání složitých biologických systémů tím, že se uplatní v biologii, výpočetní biologii a bioinformatice.

Obchod a marketing

Obchodní a marketingové aplikace shlukové analýzy jsou četné. Segmentace trhu je běžnou aplikací shlukové analýzy v podnikání. Podniky mohou vytvářet cílené marketingové strategie pro jednotlivé segmenty tím, že identifikují odlišné segmenty trhu na základě chování zákazníků, demografických údajů a dalších faktorů. Kromě toho může shluková analýza pomoci podnikům při identifikaci vzorců zpětné vazby a stížností zákazníků. Řízení dodavatelského řetězce může rovněž těžit ze shlukové analýzy, kterou lze využít k seskupení dodavatelů na základě jejich výkonnosti a k identifikaci příležitostí k úspoře nákladů. Obchodní organizace mohou pomocí shlukové analýzy získat cenné informace o svých zákaznících, produktech a operacích.

Počítačová věda

V informatice se shluková analýza hojně využívá. Při dolování dat a strojovém učení se často používá k identifikaci vzorů z velkých souborů dat. Pomocí shlukovacích algoritmů lze například seskupovat obrázky na základě podobných vizuálních znaků nebo rozdělovat síťový provoz do segmentů na základě jeho chování. Podobné dokumenty nebo slova lze seskupit také pomocí shlukové analýzy při zpracování přirozeného jazyka. V bioinformatice se shluková analýza používá k seskupování genů a proteinů na základě jejich funkcí a vzorců exprese. Výzkumní pracovníci a odborníci z praxe mohou získat přehled o základní struktuře svých dat pomocí shlukové analýzy jako mocného nástroje v informatice.

Průvodce shlukovou analýzou krok za krokem

Shluková analýza zahrnuje několik kroků, které pomáhají identifikovat a seskupit podobné objekty nebo pozorování na základě jejich atributů nebo charakteristik. Jedná se o tyto kroky:

Definujte problém: Prvním krokem je určení údajů, které budou použity pro analýzu, a definování problému. K tomu je třeba zvolit proměnné nebo atributy, které budou použity k vytvoření shluků.

Předběžné zpracování dat: Poté z dat odstraňte odlehlé hodnoty a chybějící hodnoty a v případě potřeby je standardizujte. Algoritmus shlukování pak s větší pravděpodobností poskytne přesné a spolehlivé výsledky.

Zvolte metodu shlukování: Mezi dostupné metody shlukování patří hierarchické shlukování, shlukování podle k-směrnic a shlukování podle hustoty. Podle typu dat a řešeného problému je třeba zvolit metodu shlukování.

Určete počet shluků: Dále je třeba určit, kolik klastrů by mělo být vytvořeno. K tomu lze použít různé metody, včetně metody lokte, metody siluety a statistiky mezer.

Tvorba klastrů: Shluky se vytvoří tak, že se na data použije shlukovací algoritmus, jakmile se určí počet shluků.

Vyhodnocení a analýza výsledků: Nakonec jsou výsledky shlukové analýzy analyzovány a interpretovány s cílem identifikovat vzory a vztahy, které nebyly dříve zřejmé, a získat vhled do základní struktury.

Pro zajištění smysluplných a užitečných výsledků shlukové analýzy je třeba kombinovat statistické znalosti se znalostmi v dané oblasti. Kroky zde uvedené vám pomohou vytvořit shluky, které přesně odrážejí strukturu vašich dat a nabízejí cenný vhled do problematiky.

Shluková analýza: Výhody a nevýhody

Je důležité mít na paměti, že shluková analýza má své výhody i nevýhody, které je důležité vzít v úvahu při použití této techniky při analýze dat.

Výhody

Objevování vzorů a vztahů v datech: Shluková analýza nám umožňuje dozvědět se více o základní struktuře dat tím, že identifikuje vzory a vztahy v datech, které bylo dříve obtížné rozpoznat.

Zjednodušení dat: Zjednodušení dat: Díky shlukování jsou data lépe spravovatelná a snadněji se analyzují, protože se zmenšuje jejich velikost a složitost.

Shromažďování informací: Shluková analýza využívá podobné objekty k jejich seskupení, aby poskytla cenné poznatky, které lze použít v mnoha různých oblastech studia, od marketingu po zdravotnictví, a pomohla tak zlepšit rozhodování.

Flexibilita dat: Shlukovou analýzu lze použít pro různé typy a formáty dat, protože neklade žádná omezení na typ nebo formát analyzovaných dat.

Nevýhody

Intenzita shlukové analýzy: Vzhledem k volbě počátečních podmínek, jako je počet shluků a míra vzdálenosti, mohou být výsledky shlukové analýzy citlivé.

Výklad: Interpretace výsledků shlukování se může u jednotlivých osob lišit a závisí na tom, jaká metoda a parametry shlukování jsou použity.

Nadměrné přizpůsobení: Použití shlukování může vést k nadměrnému přizpůsobení, což má za následek špatné zobecnění na nová data, protože shluky jsou příliš úzce přizpůsobeny původním datům.

Škálovatelnost dat: Může být nákladné a časově náročné shlukovat velké datové soubory a může být zapotřebí specializovaný hardware nebo software pro tento úkol.

Před použitím shlukové analýzy k analýze dat je důležité pečlivě zvážit její výhody a nevýhody. Získání smysluplných poznatků z našich dat je možné, když pochopíme silné a slabé stránky shlukové analýzy.

Zlepšete vizuální prezentaci své shlukové analýzy pomocí ilustrací!

Při shlukové analýze je klíčová vizuální prezentace. Usnadňuje sdělování poznatků zúčastněným stranám a pomáhá lépe pochopit základní strukturu dat. Výsledky shlukové analýzy lze intuitivněji vizualizovat pomocí grafů rozptylu, dendrogramů a heatmap, které poskytují větší vizuální přitažlivost výsledků. Pomocí webu Mind the Graph, najdete všechny nástroje pod jednou střechou! Komunikujte svou vědu efektivněji s Mind the Graph. Podívejte se do naší galerie ilustrací a nebudete zklamáni!