Odomknutie sily zhlukovej analýzy

Efektívnym spôsobom identifikácie vzorov v údajoch je použitie zhlukovej analýzy. Zhlukovanie je proces kategorizácie podobných objektov alebo pozorovaní na základe ich vlastností alebo charakteristík. Odhalenie skrytých vzťahov v údajoch možno vykonať identifikáciou zhlukov v údajoch a získaním prehľadu o ich základnej štruktúre. Zhluková analýza má široké spektrum aplikácií od marketingu cez biológiu až po spoločenské vedy. Zákazníkov možno segmentovať podľa ich nákupných zvyklostí, gény možno zoskupovať podľa ich expresných vzorcov alebo jednotlivcov možno kategorizovať podľa ich osobnostných čŕt.

V tomto blogu sa budeme venovať základom zhlukovej analýzy vrátane toho, ako rozpoznať typ zhlukovania, ktorý je vhodný pre vaše údaje, ako vybrať vhodnú metódu zhlukovania a ako interpretovať výsledky. Rozoberieme aj niekoľko úskalí a výziev zhlukovej analýzy, ako aj tipy, ako ich prekonať. Zhluková analýza môže naplno odhaliť potenciál vašich údajov bez ohľadu na to, či ste dátový vedec, obchodný analytik alebo výskumník.

Zhluková analýza: Čo to je?

Štatistická zhluková analýza využíva charakteristiky porovnateľných pozorovaní alebo súborov údajov na ich zoskupenie do zhlukov. Pri zhlukovej analýze sa homogenita a heterogenita definujú ako vnútorné a vonkajšie vlastnosti zhlukov. Inými slovami, objekty zhlukov musia byť podobné medzi sebou, ale odlišné od objektov v iných zhlukoch. Musí sa vybrať vhodný zhlukovací algoritmus, definovať miera podobnosti a interpretovať výsledky. Zhlukovú analýzu využívajú rôzne oblasti vrátane marketingu, biológie, sociálnych vied a ďalších. Aby ste získali prehľad o štruktúre svojich údajov, musíte pochopiť základy zhlukovej analýzy. Takto budete môcť odhaliť základné vzorce, ktoré nie sú ľahko viditeľné pre netrénované oko.

Existujú rôzne typy klastrových algoritmov

Zhlukovú analýzu možno vykonať pomocou rôznych zhlukových algoritmov. Niektoré z najčastejšie používaných metód zhlukovania sú hierarchické zhlukovanie, zhlukovanie na základe rozdelenia, zhlukovanie na základe hustoty a zhlukovanie na základe modelu. Z hľadiska typu údajov a cieľov zhlukovania má každý algoritmus svoje silné a slabé stránky. Aby ste mohli určiť, ktorý algoritmus je najvhodnejší pre vaše potreby analýzy údajov, musíte pochopiť rozdiely medzi týmito algoritmami.

Zhlukovanie na základe konektivity (hierarchické zhlukovanie)

Pri zhlukovaní na základe konektivity, ktoré sa označuje aj ako hierarchické zhlukovanie, sa podobné objekty zoskupujú do vnorených zhlukov. Prostredníctvom tejto metódy sa menšie zhluky iteratívne spájajú do väčších zhlukov na základe ich podobnosti alebo blízkosti. Dendrogram demonštruje vzťahy medzi objektmi v súbore údajov tým, že poskytuje stromovú štruktúru, ktorá sa podobá stromu. Metóda zhlukovania založená na konektivite môže byť buď aglomeratívna, pri ktorej sa objekty postupne spájajú so svojimi najbližšími pridruženými objektmi, alebo divizívna, pri ktorej objekty začínajú v tom istom zhluku a rekurzívne sa rozdeľujú do menších zhlukov. Pomocou tohto prístupu možno v komplexných súboroch údajov identifikovať prirodzené zoskupenie.

Zhlukovanie na základe centroidov

Zhlukovanie na základe centroidov je populárny typ zhlukovacieho algoritmu, pri ktorom sa dátové body priraďujú do zhlukov na základe ich blízkosti k centroidom zhlukov. Pri zhlukovaní založenom na centroidoch sa dátové body zhlukujú okolo centroidu, pričom sa minimalizuje vzdialenosť medzi nimi a centroidom. Iteratívna aktualizácia pozícií centroidov až do konvergencie je charakteristickým znakom zhlukovania K-means, najčastejšie používaného algoritmu zhlukovania založeného na centroidoch. Zhlukovanie založené na polohách centroidov a ich odchýlkach je efektívna a rýchla metóda, ale má určité obmedzenia vrátane citlivosti na počiatočné polohy centroidov.

Zhlukovanie na základe distribúcie

Pri zhlukovaní založenom na distribúcii sa zhluky identifikujú na základe predpokladu distribúcie údajov. Každý zhluk zodpovedá jednému z rôznych pravdepodobnostných rozdelení použitých na generovanie dátových bodov. Dátové body sa priradia do zhlukov zodpovedajúcich rozdeleniam s najvyššou pravdepodobnosťou podľa zhlukovania založeného na rozdelení, ktoré odhaduje parametre rozdelení. Medzi algoritmy zhlukovania založené na rozdeleniach patria Gaussove modely zmesí (GMM) a algoritmy očakávania a maximalizácie (EM). Okrem toho, že poskytuje informácie o hustote a prekrývaní zhlukov, zhlukovanie založené na rozdelení sa môže použiť na údaje s dobre definovanými a zreteľnými zhlukmi.

Zhlukovanie na základe hustoty

Objekty sú zoskupené podľa ich blízkosti a hustoty v zhlukovaní založenom na hustote. Zhluky sa vytvárajú porovnávaním hustoty dátových bodov v rámci polomeru alebo okolia. Pomocou tejto metódy možno identifikovať zhluky ľubovoľných tvarov a účinne spracovať šum a odľahlé hodnoty. V rôznych aplikáciách vrátane segmentácie obrazu, rozpoznávania vzorov a detekcie anomálií sa algoritmy zhlukovania založené na hustote ukázali ako užitočné. Jedným z takýchto algoritmov je DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Hustota údajov a výber parametrov však zohrávajú úlohu pri obmedzeniach zhlukovania založeného na hustote.

Zhlukovanie na báze mriežky

Veľké súbory údajov s vysokodimenzionálnymi prvkami sa často zhlukujú pomocou zhlukovania založeného na mriežke. Dátové body sa priradia k bunkám, ktoré ich obsahujú po rozdelení priestoru prvkov na mriežku buniek. Hierarchická zhluková štruktúra sa vytvára spájaním buniek na základe blízkosti a podobnosti. Tým, že sa zameriava na relevantné bunky namiesto zohľadňovania všetkých dátových bodov, je zhlukovanie na báze mriežky efektívne a škálovateľné. Okrem toho umožňuje rôzne veľkosti a tvary buniek, aby sa prispôsobili rôznym rozloženiam údajov. Z dôvodu pevnej štruktúry mriežky nemusí byť zhlukovanie založené na mriežke efektívne pre súbory údajov s rôznou hustotou alebo nepravidelnými tvarmi.

Hodnotenia a posudzovanie klastra

Vykonanie zhlukovej analýzy si vyžaduje vyhodnotenie a posúdenie kvality výsledkov zhlukovania. Aby bolo možné určiť, či sú zhluky zmysluplné a užitočné pre zamýšľanú aplikáciu, musia sa tieto dátové body rozdeliť podľa zhlukov. Kvalitu zhlukov možno hodnotiť pomocou rôznych metrík vrátane odchýlok v rámci zhlukov alebo medzi nimi, skóre siluety a indexov platnosti zhlukov. Kvalitu zhlukov možno zistiť aj vizuálne prostredníctvom kontroly výsledkov zhlukovania. Aby bolo hodnotenie zhlukov úspešné, môže byť potrebné upraviť parametre zhlukovania alebo vyskúšať rôzne metódy zhlukovania. Presnú a spoľahlivú zhlukovú analýzu možno uľahčiť správnym vyhodnotením a posúdením zhlukov.

Interné hodnotenie

Vnútorné hodnotenie zhlukov vytvorených zvoleným zhlukovacím algoritmom je kľúčovým krokom v procese zhlukovej analýzy. S cieľom vybrať optimálny počet zhlukov a určiť, či sú zhluky zmysluplné a robustné, sa vykonáva interné hodnotenie. Calinskiho-Harabaszov index, Daviesov-Bouldinov index a koeficient siluety patria medzi metriky používané na interné hodnotenie. Na základe týchto metrík môžeme porovnať algoritmy zhlukovania a nastavenia parametrov a vybrať, ktoré riešenie zhlukovania je pre naše údaje podľa týchto metrík najlepšie. Aby sme zabezpečili platnosť a spoľahlivosť našich výsledkov zhlukovania, ako aj aby sme na ich základe mohli prijímať rozhodnutia založené na údajoch, musíme vykonávať interné hodnotenia.

Externé hodnotenie

V rámci procesu klastrovej analýzy je veľmi dôležité externé hodnotenie. Súčasťou tohto procesu je identifikácia zhlukov a posúdenie ich platnosti a užitočnosti. Porovnaním zhlukov s externým meradlom, ako je klasifikácia alebo súbor odborných posudkov, sa vykonáva externé hodnotenie. Hlavným cieľom externého hodnotenia je určiť, či sú zhluky zmysluplné a či sa dajú použiť na predpovedanie výsledkov a prijímanie rozhodnutí. Externé hodnotenie sa môže vykonávať pomocou niekoľkých metrík, ako sú presnosť, presnosť, odvolanie a skóre F1. Keď sa výsledky zhlukovej analýzy hodnotia externe, možno určiť, či sú spoľahlivé a či majú reálne využitie.

Tendencia klastra

Súboru údajov je vlastná tendencia vytvárať zhluky, ktorá sa nazýva tendencia klastrov. Pomocou tejto metódy môžete určiť, či sú vaše údaje prirodzene zhlukované alebo nie, a ktorý algoritmus zhlukovania použiť, ako aj to, koľko zhlukov použiť. Na určenie tendencie k zhlukovaniu súboru údajov možno použiť vizuálnu kontrolu, štatistické testy a techniky redukcie dimenzionality. Na určenie tendencie klastrov sa používa viacero techník vrátane metód lakťov, siluetových analýz a Hopkinsovej štatistiky. Pochopenie tendencie zhlukovania súboru údajov nám umožňuje vybrať najlepšiu metódu zhlukovania a vyhnúť sa nadmernému a nedostatočnému prispôsobeniu

Použitie zhlukovej analýzy

Zhlukovú analýzu možno použiť takmer v každej oblasti, v ktorej sa analyzujú údaje. Pomocou zhlukovej analýzy v marketingu môžete identifikovať segmenty zákazníkov na základe ich nákupného správania alebo demografických údajov. V biológii možno zoskupiť gény podľa ich funkcie alebo spôsobu expresie. V sociálnych vedách sa na identifikáciu podskupín jednotlivcov používajú postoje a presvedčenia. Zhluková analýza je okrem zisťovania anomálií a podvodov užitočná aj na zisťovanie odľahlých hodnôt a podvodov. Okrem toho, že poskytuje prehľad o štruktúre údajov, môže sa použiť na usmernenie budúcich analýz. Zhluková analýza má množstvo aplikácií v rôznych oblastiach, čo z nej robí cenný nástroj na analýzu údajov.

Biológia, počítačová biológia a bioinformatika

Bioinformatika, počítačová biológia a biológia čoraz častejšie využívajú zhlukovú analýzu. Keďže genomické a proteomické údaje sú čoraz dostupnejšie, potreba identifikovať vzory a vzťahy sa zvýšila. Vzorce expresie génov možno zoskupiť, proteíny možno zoskupiť na základe štrukturálnych podobností alebo klinické údaje možno použiť na identifikáciu podskupín pacientov. Tieto informácie sa potom môžu použiť na vývoj cielených terapií, identifikáciu potenciálnych cieľov liekov a lepšie pochopenie základných mechanizmov chorôb. Zhluková analýza môže priniesť revolúciu v našom chápaní zložitých biologických systémov tým, že sa uplatní v biológii, počítačovej biológii a bioinformatike.

Obchod a marketing

Obchodné a marketingové aplikácie zhlukovej analýzy sú početné. Segmentácia trhu je bežnou aplikáciou zhlukovej analýzy v podnikaní. Podniky môžu vytvoriť cielené marketingové stratégie pre každý segment tým, že identifikujú odlišné trhové segmenty na základe správania zákazníkov, demografických údajov a iných faktorov. Okrem toho môže zhluková analýza pomôcť podnikom pri identifikácii vzorcov spätnej väzby a sťažností zákazníkov. Z analýzy zhlukov môže ťažiť aj riadenie dodávateľského reťazca, ktoré možno využiť na zoskupenie dodávateľov na základe ich výkonnosti a identifikáciu možností úspory nákladov. Obchodné organizácie môžu pomocou zhlukovej analýzy získať cenné informácie o svojich zákazníkoch, produktoch a prevádzke.

Počítačová veda

V informatike sa vo veľkej miere používa zhluková analýza. Pri dolovaní dát a strojovom učení sa často používa na identifikáciu vzorov z veľkých súborov údajov. Pomocou zhlukovacích algoritmov môžete napríklad zoskupovať obrázky na základe podobných vizuálnych znakov alebo rozdeľovať sieťovú prevádzku do segmentov na základe jej správania. Podobné dokumenty alebo slová možno zoskupiť aj pomocou zhlukovej analýzy pri spracovaní prirodzeného jazyka. V bioinformatike sa zhluková analýza používa na zoskupovanie génov a proteínov na základe ich funkcií a expresných vzorcov. Výskumníci a odborníci z praxe môžu získať prehľad o základnej štruktúre svojich údajov pomocou zhlukovej analýzy ako výkonného nástroja v informatike.

Sprievodca klastrovou analýzou krok za krokom

Vykonanie zhlukovej analýzy zahŕňa niekoľko krokov, ktoré pomáhajú identifikovať a zoskupiť podobné objekty alebo pozorovania na základe ich atribútov alebo charakteristík. Ide o tieto kroky:

Definujte problém: Prvým krokom je identifikácia údajov, ktoré sa použijú na analýzu, a definovanie problému. Na to je potrebné vybrať premenné alebo atribúty, ktoré sa použijú na vytvorenie zhlukov.

Predbežné spracovanie údajov: Potom z údajov odstráňte odľahlé hodnoty a chýbajúce hodnoty a v prípade potreby ich štandardizujte. Potom je pravdepodobnejšie, že algoritmus zhlukovania poskytne presné a spoľahlivé výsledky.

Vyberte si metódu zhlukovania: Hierarchické zhlukovanie, zhlukovanie podľa k-priemerov a zhlukovanie podľa hustoty sú niektoré dostupné metódy zhlukovania. Podľa typu údajov a riešeného problému by sa mala vybrať metóda zhlukovania.

Určite počet zhlukov: Ďalej musíme určiť, koľko klastrov by sa malo vytvoriť. Na to možno použiť rôzne metódy vrátane metódy lakťov, metódy siluety a štatistiky medzier.

Tvorba zhlukov: Zhluky sa vytvárajú použitím algoritmu zhlukovania na údaje po určení počtu zhlukov.

Vyhodnotenie a analýza výsledkov: Nakoniec sa výsledky analýzy zhlukovania analyzujú a interpretujú s cieľom identifikovať vzory a vzťahy, ktoré predtým neboli zjavné, a získať prehľad o základnej štruktúre.

Na zabezpečenie zmysluplných a užitočných výsledkov zhlukovej analýzy je potrebné skombinovať štatistické odborné znalosti so znalosťami v danej oblasti. Tu uvedené kroky vám pomôžu vytvoriť zhluky, ktoré presne odrážajú štruktúru vašich údajov a ponúkajú cenný pohľad na danú problematiku.

Zhluková analýza: Výhody a nevýhody

Je dôležité mať na pamäti, že zhluková analýza má svoje výhody aj nevýhody, ktoré je dôležité zohľadniť pri používaní tejto techniky pri analýze údajov.

Výhody

Objavovanie vzorov a vzťahov v údajoch: Zhluková analýza nám umožňuje dozvedieť sa viac o základnej štruktúre údajov tým, že identifikuje vzory a korelácie v údajoch, ktoré bolo predtým ťažké rozoznať.

Zjednodušenie údajov: Zjednodušenie údajov: Zoskupovanie údajov uľahčuje ich správu a analýzu tým, že zmenšuje ich veľkosť a zložitosť.

Zhromažďovanie informácií: Zhluková analýza využíva podobné objekty na ich zoskupenie s cieľom poskytnúť cenné poznatky, ktoré možno použiť v mnohých rôznych oblastiach štúdia, od marketingu až po zdravotníctvo, a pomôcť tak zlepšiť rozhodovanie.

Flexibilita údajov: Zhluková analýza sa môže používať s rôznymi typmi a formátmi údajov, pretože neukladá obmedzenia na typ alebo formát analyzovaných údajov.

Nevýhody

Intenzita zhlukovej analýzy: Vzhľadom na výber počiatočných podmienok, ako je počet zhlukov a miera vzdialenosti, môžu byť výsledky zhlukovej analýzy citlivé.

Výklad: Interpretácia výsledkov zhlukovania sa môže u jednotlivých osôb líšiť a závisí od použitej metódy a parametrov zhlukovania.

Nadmerné prispôsobenie: Použitie zhlukovania môže viesť k nadmernému prispôsobeniu, čo má za následok slabé zovšeobecnenie na nové údaje, pretože zhluky sú príliš úzko prispôsobené pôvodným údajom.

Škálovateľnosť údajov: Môže byť nákladné a časovo náročné zhlukovať veľké súbory údajov a na túto úlohu môže byť potrebný špecializovaný hardvér alebo softvér.

Pred použitím zhlukovej analýzy na analýzu údajov je dôležité dôkladne zvážiť jej výhody a nevýhody. Získanie zmysluplných poznatkov z našich údajov je možné, keď pochopíme silné a slabé stránky zhlukovej analýzy.

Zlepšite vizuálnu prezentáciu svojej zhlukovej analýzy pomocou ilustrácií!

Pri zhlukovej analýze je kľúčová vizuálna prezentácia. Uľahčuje komunikáciu poznatkov so zainteresovanými stranami a pomáha lepšie pochopiť základnú štruktúru údajov. Výsledky zhlukovej analýzy možno intuitívnejšie vizualizovať pomocou grafov rozptylu, dendrogramov a tepelných máp, ktoré poskytujú väčšiu vizuálnu príťažlivosť výsledkov. Pomocou stránky Mind the Graph, nájdete všetky nástroje pod jednou strechou! Komunikujte svoju vedu efektívnejšie s Mind the Graph. Pozrite si našu galériu ilustrácií a nebudete sklamaní!