Что такое кластерный анализ? | Основы торговли по кластерам

Кластер — это цена актива в определенный промежуток времени, на котором совершались сделки. Результирующий объём покупок и продаж указан цифрой внутри кластера.  Бар любого ТФ вмещает в себя ,как правило, несколько кластеров. Это позволяет детально видеть объемы покупок, продаж и их баланс в каждом отдельном баре, по каждому ценовому уровню.

Рис. 1 Построение кластерного графика

Изменение цены одного актива, неизбежно влечёт за собой цепочку ценовых движений и на других инструментах. В большинстве случаев понимание трендового движения происходит уже в тот момент, когда оно бурно развивается, и вход в рынок по тренду чреват попаданием в коррекционную волну. Для успешных сделок необходимо понимать текущую ситуацию и уметь предвидеть будущие ценовые движения. Этому можно научиться, анализируя график кластеров.

С помощью кластерного анализа можно видеть активность участников рынка внутри даже самого маленького ценового бара. Это наиболее точный и детальный анализ, так как показывает точечное распределение объёмов сделок по каждому ценовому уровню актива.

На рынке постоянно идёт противоборство интересов продавцов и покупателей. И каждое самое маленькое движение цены (тик),  является тем  ходом к компромиссу – ценовому уровню — который в данный момент устраивает обе стороны.

Но рынок динамичен, количество продавцов и покупателей непрерывно  изменяется. Если в один момент времени на рынке доминировали продавцы, то в следующий момент, вероятнее всего,  будут  покупатели. Не одинаковым оказывается и количество совершённых сделок на соседних ценовых уровнях. И всё же сначала рыночная ситуация отражается на суммарных объёмах сделок, а уж затем на цене.

Если видеть действия доминирующих участников рынка (продавцов или покупателей), то можно предсказывать и само движение цены.

Для успешного применения кластерного анализа прежде всего следует понять, что такое кластер и дельта. Кластером называют ценовое движение, которое разбито на уровни, на которых совершались сделки с известными объёмами. Дельта показывает разницу между покупками и продажами, происходящими в каждом кластере.

Рис. 2 Кластерный график

Каждый кластер, или группа дельт,  позволяет разобраться в том, покупатели или продавцы преобладают на рынке в данный момент времени. Достаточно лишь подсчитать общую дельту, просуммировав продажи и покупки. Если дельта отрицательна, то рынок перепродан, на нём избыточными являются сделки на продажу. Когда же дельта положительна, то на рынке явно доминируют покупатели.

Сама дельта может принимать нормальное или критическое значение. Значение объёма дельты сверх нормального в кластере выделяют красным цветом.

Если дельта умеренна, то это характеризует флетовое состояние на рынке. При нормальном значении дельты на рынке наблюдается трендовое движение, а вот критическое значение всегда является предвестником разворота цены.

Торговля с помощью кластерного анализа

Для получения максимальной прибыли нужно уметь определить переход дельты из умеренного уровня в нормальный. Ведь в этом случае можно заметить само начало перехода от флета к трендовому движению и суметь получить наибольшую прибыль.

Более наглядным является кластерный график на нём можно увидеть значимые уровни накопления и распределения объемов, построить уровни поддержки и сопротивления. Это позволяет трейдеру найти точный вход в сделку.

Используя дельту, можно судить о преобладании на рынке продаж или покупок. Кластерный анализ позволяет наблюдать сделки и отслеживать их объёмы внутри бара любого ТФ. Особо это важно при подходе к значимым уровням поддержки или сопротивления. Суждения по кластерам — ключ к пониманию рынка.

Видео о настройке и торговле в ATAS по кластерам (футпринт).

Кластерный анализ



Кластерный анализ

Кластерный анализ

---

• Основная цель
• Проверка статистической
  значимости
• Области применения
• Объединение (древовидная
  кластеризация)
  • Иерархическое дерево
  • Меры расстояния
  • Правила объединения или связи

• Двувходовое объединение
  • Вводный обзор
  • Двувходовое объединение

• Метод K средних
  • Пример
  • Вычисления
  • Интерпретация результатов

---

Основная цель

Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon,
1939) в действительности включает в себя набор
различных алгоритмов
классификации. Общий вопрос, задаваемый
исследователями во многих областях, состоит в
том, как организовать наблюдаемые данные в
наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии.
Например, биологи ставят цель разбить животных
на различные виды, чтобы содержательно описать
различия между ними. В соответствии с
современной системой, принятой в биологии,
человек принадлежит к приматам, млекопитающим,
амниотам, позвоночным и животным. Заметьте, что в
этой классификации, чем выше уровень агрегации,
тем меньше сходства между членами в
соответствующем классе. Человек имеет больше
сходства с другими приматами (т.е. с обезьянами),
чем с «отдаленными» членами семейства
млекопитающих (например, собаками) и т.д. В
последующих разделах будут рассмотрены общие
методы кластерного анализа, см. Объединение
(древовидная кластеризация), Двувходовое
объединение и Метод K средних.

Проверка
статистической значимости

Заметим, что предыдущие рассуждения ссылаются
на алгоритмы кластеризации, но ничего не
упоминают о проверке статистической значимости.
Фактически, кластерный анализ является не
столько обычным статистическим методом, сколько
«набором» различных алгоритмов
«распределения объектов по кластерам».
Существует точка зрения, что в отличие от многих
других статистических процедур, методы
кластерного анализа используются в большинстве
случаев тогда, когда вы не имеете каких-либо
априорных гипотез относительно классов, но все
еще находитесь в описательной стадии
исследования. Следует понимать, что кластерный
анализ определяет «наиболее возможно значимое
решение». Поэтому проверка статистической
значимости в действительности здесь
неприменима, даже в случаях, когда известны
p-уровни (как, например, в методе K
средних).

Области применения

Техника кластеризации применяется в самых
разнообразных областях. Хартиган (Hartigan, 1975) дал
прекрасный обзор многих опубликованных
исследований, содержащих результаты, полученные
методами кластерного анализа. Например, в
области медицины кластеризация заболеваний,
лечения заболеваний или симптомов заболеваний
приводит к широко используемым таксономиям. В
области психиатрии правильная диагностика
кластеров симптомов, таких как паранойя,
шизофрения и т.д., является решающей для успешной
терапии. В археологии с помощью кластерного
анализа исследователи пытаются установить
таксономии каменных орудий, похоронных объектов
и т.д. Известны широкие применения кластерного
анализа в маркетинговых исследованиях. В общем,
всякий раз, когда необходимо классифицировать
«горы» информации к пригодным для
дальнейшей обработки группам, кластерный анализ
оказывается весьма полезным и эффективным.

В начало

---

Объединение
(древовидная кластеризация)

• Иерархическое дерево
• Меры расстояния
• Правила объединения или связи

Общая логика

Приведенный в разделе Основная
цель пример поясняет цель алгоритма
объединения (древовидной кластеризации).
Назначение этого алгоритма
состоит в объединении объектов (например,
животных) в достаточно большие кластеры,
используя некоторую меру сходства или
расстояние между объектами. Типичным
результатом такой кластеризации является
иерархическое дерево.

Иерархическое дерево

Рассмотрим горизонтальную древовидную
диаграмму. Диаграмма начинается с каждого
объекта в классе (в левой части диаграммы). Теперь
представим себе, что постепенно (очень малыми
шагами) вы «ослабляете» ваш критерий о том,
какие объекты являются уникальными, а какие нет.
Другими словами, вы понижаете порог, относящийся
к решению об объединении двух или более объектов
в один кластер.

В результате, вы связываете вместе всё
большее и большее число объектов и агрегируете (объединяете)
все больше и больше кластеров, состоящих из все
сильнее различающихся элементов. Окончательно,
на последнем шаге все объекты объединяются
вместе. На этих диаграммах горизонтальные оси
представляют расстояние объединения (в вертикальных
древовидных диаграммах вертикальные оси
представляют расстояние объединения). Так, для
каждого узла в графе (там, где формируется новый
кластер) вы можете видеть величину расстояния,
для которого соответствующие элементы
связываются в новый единственный кластер. Когда
данные имеют ясную «структуру» в терминах
кластеров объектов, сходных между собой, тогда
эта структура, скорее всего, должна быть отражена
в иерархическом дереве различными ветвями. В
результате успешного анализа методом
объединения появляется возможность обнаружить
кластеры (ветви) и интерпретировать их.

Меры расстояния

Объединение или метод древовидной
кластеризации используется при формировании
кластеров несходства или расстояния между
объектами. Эти расстояния могут определяться в
одномерном или многомерном пространстве.
Например, если вы должны кластеризовать типы еды
в кафе, то можете принять во внимание количество
содержащихся в ней калорий, цену, субъективную
оценку вкуса и т.д. Наиболее прямой путь
вычисления расстояний между объектами в
многомерном пространстве состоит в вычислении
евклидовых расстояний. Если вы имеете двух- или
трёхмерное пространство, то эта мера является
реальным геометрическим расстоянием между
объектами в пространстве (как будто расстояния
между объектами измерены рулеткой). Однако
алгоритм объединения не «заботится» о том,
являются ли «предоставленные» для этого
расстояния настоящими или некоторыми другими
производными мерами расстояния, что более
значимо для исследователя; и задачей
исследователей является подобрать правильный
метод для специфических применений.

Евклидово расстояние. Это, по-видимому,
наиболее общий тип расстояния. Оно попросту
является геометрическим расстоянием в
многомерном пространстве и вычисляется
следующим образом:

расстояние(x,y) = {_i (x_i — y_i)² }^1/2

Заметим, что евклидово расстояние (и его
квадрат) вычисляется по исходным, а не по
стандартизованным данным. Это обычный способ его
вычисления, который имеет определенные
преимущества (например, расстояние между двумя
объектами не изменяется при введении в анализ
нового объекта, который может оказаться
выбросом). Тем не менее, на расстояния могут
сильно влиять различия между осями, по
координатам которых вычисляются эти расстояния.
К примеру, если одна из осей измерена в
сантиметрах, а вы потом переведете ее в
миллиметры (умножая значения на 10), то
окончательное евклидово расстояние (или квадрат
евклидова расстояния), вычисляемое по
координатам, сильно изменится, и, как следствие,
результаты кластерного анализа могут сильно
отличаться от предыдущих.

Квадрат евклидова расстояния. Иногда может
возникнуть желание возвести в квадрат
стандартное евклидово расстояние, чтобы придать
большие веса более отдаленным друг от друга
объектам. Это расстояние вычисляется следующим
образом (см. также замечания в предыдущем пункте):

расстояние(x,y) = _i (x_i — y_i)²

Расстояние городских кварталов
(манхэттенское расстояние). Это расстояние
является просто средним разностей по
координатам. В большинстве случаев эта мера
расстояния приводит к таким же результатам, как и
для обычного расстояния Евклида. Однако отметим,
что для этой меры влияние отдельных больших
разностей (выбросов) уменьшается (так как они не
возводятся в квадрат). Манхэттенское расстояние
вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = _i |x_i — y_i|

Расстояние Чебышева. Это расстояние может
оказаться полезным, когда желают определить два
объекта как «различные», если они
различаются по какой-либо одной координате
(каким-либо одним измерением). Расстояние
Чебышева вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = Максимум|x_i — y_i|

Степенное расстояние. Иногда желают
прогрессивно увеличить или уменьшить вес,
относящийся к размерности, для которой
соответствующие объекты сильно отличаются. Это
может быть достигнуто с использованием
степенного расстояния. Степенное расстояние
вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = (_i |x_i — y_i|^p)^1/r

где r и p — параметры,
определяемые пользователем. Несколько примеров
вычислений могут показать, как «работает»
эта мера. Параметр p
ответственен за постепенное взвешивание
разностей по отдельным координатам, параметр r ответственен за прогрессивное
взвешивание больших расстояний между объектами.
Если оба параметра — r и p, равны двум, то это расстояние
совпадает с расстоянием Евклида.

Процент несогласия. Эта мера используется в
тех случаях, когда данные являются
категориальными. Это расстояние вычисляется по
формуле:

расстояние(x,y) = (Количество x_i y_i)/ i

Правила объединения
или связи

На первом шаге, когда каждый объект
представляет собой отдельный кластер,
расстояния между этими объектами определяются
выбранной мерой. Однако когда связываются вместе
несколько объектов, возникает вопрос, как
следует определить расстояния между кластерами?
Другими словами, необходимо правило объединения
или связи для двух кластеров. Здесь имеются
различные возможности: например, вы можете
связать два кластера вместе, когда любые два
объекта в двух кластерах ближе друг к другу, чем
соответствующее расстояние связи. Другими
словами, вы используете «правило ближайшего
соседа» для определения расстояния между
кластерами; этот метод называется методом одиночной
связи. Это правило строит «волокнистые»
кластеры, т.е. кластеры, «сцепленные вместе»
только отдельными элементами, случайно
оказавшимися ближе остальных друг к другу. Как
альтернативу вы можете использовать соседей в
кластерах, которые находятся дальше всех
остальных пар объектов друг от друга. Этот метод
называется метод полной связи. Существует
также множество других методов объединения
кластеров, подобных тем, что были рассмотрены.

Одиночная связь (метод ближайшего соседа). Как
было описано выше, в этом методе расстояние между
двумя кластерами определяется расстоянием между
двумя наиболее близкими объектами (ближайшими
соседями) в различных кластерах. Это правило
должно, в известном смысле, нанизывать объекты
вместе для формирования кластеров, и
результирующие кластеры имеют тенденцию быть
представленными длинными «цепочками».

Полная связь (метод наиболее удаленных
соседей). В этом методе расстояния между
кластерами определяются наибольшим расстоянием
между любыми двумя объектами в различных
кластерах (т.е. «наиболее удаленными
соседями»). Этот метод обычно работает очень
хорошо, когда объекты происходят на самом деле из
реально различных «рощ». Если же кластеры
имеют в некотором роде удлиненную форму или их
естественный тип является «цепочечным», то
этот метод непригоден.

Невзвешенное попарное среднее. В этом
методе расстояние между двумя различными
кластерами вычисляется как среднее расстояние
между всеми парами объектов в них. Метод
эффективен, когда объекты в действительности
формируют различные «рощи», однако он
работает одинаково хорошо и в случаях
протяженных («цепочного» типа) кластеров.
Отметим, что в своей книге Снит и Сокэл (Sneath, Sokal,
1973) вводят аббревиатуру UPGMA для ссылки на этот
метод, как на метод невзвешенного попарного
арифметического среднего — unweighted pair-group method
using arithmetic averages.

Взвешенное попарное среднее. Метод
идентичен методу невзвешенного попарного
среднего, за исключением того, что при
вычислениях размер соответствующих кластеров
(т.е. число объектов, содержащихся в них)
используется в качестве весового коэффициента.
Поэтому предлагаемый метод должен быть
использован (скорее даже, чем предыдущий), когда
предполагаются неравные размеры кластеров. В
книге Снита и Сокэла (Sneath, Sokal, 1973) вводится
аббревиатура WPGMA для ссылки на этот метод, как
на метод взвешенного попарного
арифметического среднего — weighted pair-group method using
arithmetic averages.

Невзвешенный центроидный метод. В этом
методе расстояние между двумя кластерами
определяется как расстояние между их центрами
тяжести. Снит и Сокэл (Sneath and Sokal (1973)) используют
аббревиатуру UPGMC для ссылки на этот метод, как
на метод невзвешенного попарного центроидного
усреднения — unweighted pair-group method using the centroid average.

Взвешенный центроидный метод (медиана). тот
метод идентичен предыдущему, за исключением
того, что при вычислениях используются веса для
учёта разницы между размерами кластеров (т.е.
числами объектов в них). Поэтому, если имеются
(или подозреваются) значительные отличия в
размерах кластеров, этот метод оказывается
предпочтительнее предыдущего. Снит и Сокэл (Sneath,
Sokal 1973) использовали аббревиатуру WPGMC для
ссылок на него, как на метод невзвешенного
попарного центроидного усреднения — weighted
pair-group method using the centroid average.

Метод Варда. Этот метод отличается от всех
других методов, поскольку он использует методы
дисперсионного анализа для оценки расстояний
между кластерами. Метод минимизирует сумму
квадратов (SS) для любых двух (гипотетических)
кластеров, которые могут быть сформированы на
каждом шаге. Подробности можно найти в работе
Варда (Ward, 1963). В целом метод представляется очень
эффективным, однако он стремится создавать
кластеры малого размера.

Для обзора других методов кластеризации, см. Двухвходовое объединение и Метод K средних.

В начало

---

Двувходовое
объединение

• Вводный обзор
• Двувходовое объединение

Вводный обзор

Ранее этот метод обсуждался в терминах
«объектов», которые должны быть
кластеризованы (см. Объединение
(древовидная кластеризация)). Во всех других
видах анализа интересующий исследователя вопрос
обычно выражается в терминах наблюдений или
переменных. Оказывается, что кластеризация, как
по наблюдениям, так и по переменным может
привести к достаточно интересным результатам.
Например, представьте, что медицинский
исследователь собирает данные о различных
характеристиках (переменные) состояний
пациентов (наблюдений), страдающих сердечными
заболеваниями. Исследователь может захотеть
кластеризовать наблюдения (пациентов) для
определения кластеров пациентов со сходными
симптомами. В то же самое время исследователь
может захотеть кластеризовать переменные для
определения кластеров переменных, которые
связаны со сходным физическим состоянием.

Двувходовое
объединение

После этого обсуждения, относящегося к тому,
кластеризовать наблюдения или переменные, можно
задать вопрос, а почему бы не проводить
кластеризацию в обоих направлениях? Модуль Кластерный
анализ содержит эффективную двувходовую
процедуру объединения, позволяющую сделать
именно это. Однако двувходовое объединение
используется (относительно редко) в
обстоятельствах, когда ожидается, что и
наблюдения и переменные одновременно вносят
вклад в обнаружение осмысленных кластеров.

Так, возвращаясь к предыдущему примеру, можно
предположить, что медицинскому исследователю
требуется выделить кластеры пациентов, сходных
по отношению к определенным кластерам
характеристик физического состояния. Трудность
с интерпретацией полученных результатов
возникает вследствие того, что сходства между
различными кластерами могут происходить из (или
быть причиной) некоторого различия подмножеств
переменных. Поэтому получающиеся кластеры
являются по своей природе неоднородными.
Возможно это кажется вначале немного туманным; в
самом деле, в сравнении с другими описанными
методами кластерного анализа (см. Объединение (древовидная
кластеризация) и Метод K средних),
двувходовое объединение является, вероятно,
наименее часто используемым методом. Однако
некоторые исследователи полагают, что он
предлагает мощное средство разведочного анализа
данных (за более подробной информацией вы можете
обратиться к описанию этого метода у Хартигана
(Hartigan, 1975)).

В начало

---

Метод K средних

• Пример
• Вычисления
• Интерпретация результатов

Общая логика

Этот метод кластеризации существенно
отличается от таких агломеративных методов, как Объединение (древовидная
кластеризация) и Двувходовое
объединение. Предположим, вы уже имеете
гипотезы относительно числа кластеров (по
наблюдениям или по переменным). Вы можете указать
системе образовать ровно три кластера так, чтобы
они были настолько различны, насколько это
возможно. Это именно тот тип задач, которые
решает алгоритм
метода K средних. В общем случае метод K средних
строит ровно K различных кластеров,
расположенных на возможно больших расстояниях
друг от друга.

Пример

В примере с физическим состоянием (см. Двувходовое объединение),
медицинский исследователь может иметь
«подозрение» из своего клинического опыта,
что его пациенты в основном попадают в три
различные категории. Далее он может захотеть
узнать, может ли его интуиция быть подтверждена
численно, то есть, в самом ли деле кластерный
анализ K средних даст три кластера пациентов,
как ожидалось? Если это так, то средние различных
мер физических параметров для каждого кластера
будут давать количественный способ
представления гипотез исследователя (например,
пациенты в кластере 1 имеют высокий параметр 1,
меньший параметр 2 и т. д.).

Вычисления

С вычислительной точки зрения вы можете
рассматривать этот метод, как дисперсионный
анализ (см. Дисперсионный анализ)
«наоборот». Программа начинает с K случайно
выбранных кластеров, а затем изменяет
принадлежность объектов к ним, чтобы: (1) -
минимизировать изменчивость внутри
кластеров, и (2) — максимизировать изменчивость между
кластерами. Данный способ аналогичен методу
«дисперсионный анализ (ANOVA) наоборот» в том
смысле, что критерий значимости в дисперсионном
анализе сравнивает межгрупповую изменчивость с
внутригрупповой при проверке гипотезы о том, что
средние в группах отличаются друг от друга. В
кластеризации методом K средних программа
перемещает объекты (т.е. наблюдения) из одних
групп (кластеров) в другие для того, чтобы
получить наиболее значимый результат при
проведении дисперсионного анализа (ANOVA).

Интерпретация
результатов

Обычно, когда результаты кластерного анализа
методом K средних получены, можно рассчитать
средние для каждого кластера по каждому
измерению, чтобы оценить, насколько кластеры
различаются друг от друга. В идеале вы должны
получить сильно различающиеся средние для
большинства, если не для всех измерений,
используемых в анализе. Значения F-статистики,
полученные для каждого измерения, являются
другим индикатором того, насколько хорошо
соответствующее измерение дискриминирует
кластеры.

---

Все права на материалы электронного учебника принадлежат компании StatSoft

---

Кластеризация в машинном обучении. Метод обучения без учителя — это метод, в котором мы получаем ссылки из наборов данных, состоящих из входных данных без помеченных ответов. Как правило, он используется как процесс для поиска значимой структуры, объяснительных лежащих в основе процессов, генеративных функций и группировок, присущих набору примеров.

Кластеризация — это задача разделения совокупности или точек данных на ряд групп таким образом, чтобы точки данных в одних и тех же группах были более похожи на другие точки данных в той же группе и отличались от точек данных в других группах. Это в основном совокупность объектов на основе сходства и несходства между ними.

Например, Точки данных на графике ниже, сгруппированные вместе, могут быть отнесены к одной группе. Мы можем различить кластеры, и мы можем определить, что на изображении ниже есть 3 кластера.

Кластеры не обязательно должны быть сферическими. Например:

DBSCAN: пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности  

Эти точки данных группируются с использованием базовой концепции, согласно которой точка данных находится в пределах заданного ограничения от центра кластера. Для расчета выбросов используются различные дистанционные методы и методы.

Зачем нужна кластеризация?  

Кластеризация очень важна, поскольку она определяет внутреннюю группировку имеющихся неразмеченных данных. Критериев хорошей кластеризации нет. Это зависит от пользователя и от того, какие критерии он может использовать для удовлетворения своих потребностей. Например, нас может интересовать поиск представителей для однородных групп (редукция данных), поиск «естественных кластеров» и описание их неизвестных свойств («естественные» типы данных), поиск полезных и подходящих группировок («полезные» классы данных) или в поиске необычных объектов данных (обнаружение выбросов). Этот алгоритм должен делать некоторые предположения, которые составляют сходство точек, и каждое предположение создает разные и одинаково достоверные кластеры.

Методы кластеризации:  

• Методы, основанные на плотности: Эти методы рассматривают кластеры как плотную область, имеющую некоторые сходства и отличия от более низкой плотной области пространства. Эти методы обладают хорошей точностью и возможностью объединения двух кластеров. Пример DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности) , OPTICS (упорядочивание точек для определения структуры кластеризации) и т. д.
• Иерархические методы: Кластеры, сформированные этим методом, формируют древовидную структуру на основе иерархии. Новые кластеры формируются с использованием ранее сформированного. Он делится на две категории 
  • Агломеративный (восходящий подход к )
  • Разделительный (нисходящий подход )

90 063

Примеры CURE (кластеризация с использованием представителей), BIRCH (сбалансированная итеративная Уменьшение кластеризации и использование иерархий) и т. д.

• Методы разделения: Эти методы разбивают объекты на k кластеров, и каждый раздел образует один кластер. Этот метод используется для оптимизации функции подобия объективного критерия, например, когда расстояние является основным параметром, например K-средних, CLARANS (кластеризация крупных приложений на основе случайного поиска) и т. д.
• Методы на основе сетки: In В этом методе пространство данных разбивается на конечное число ячеек, образующих структуру, подобную сетке. Все операции кластеризации, выполняемые в этих сетках, выполняются быстро и не зависят от количества объектов данных, пример 9.0005 STING (статистическая информационная сетка), кластер волн, CLIQUE (кластеризация в поисках) и т. д.

Алгоритмы кластеризации: Алгоритм кластеризации K-средних — это простейший алгоритм обучения без учителя, который решает проблему кластеризации. Алгоритм разбивает n наблюдений на k кластеров, где каждое наблюдение принадлежит кластеру с ближайшим средним значением, служащим прототипом кластера.

Применение кластеризации в различных областях   

• Маркетинг: Его можно использовать для характеристики и выявления сегментов клиентов в маркетинговых целях.
• Биология: Может использоваться для классификации различных видов растений и животных.
• Библиотеки: Используется для группирования различных книг по темам и информации.
• Страховка: Используется для подтверждения клиентов, их полисов и выявления мошенничества.
• Градостроительство: Используется для создания групп домов и изучения их стоимости на основе их географического положения и других присутствующих факторов.
• Изучение землетрясений: Изучив районы, пострадавшие от землетрясения, мы можем определить опасные зоны.
• Обработка изображений : Кластеризация может использоваться для группировки похожих изображений, классификации изображений на основе содержимого и выявления закономерностей в данных изображения.
• Генетика: Кластеризация используется для группировки генов со схожими паттернами экспрессии и идентификации генных сетей, которые работают вместе в биологических процессах.
• Финансы: Кластеризация используется для определения сегментов рынка на основе поведения клиентов, выявления закономерностей в данных фондового рынка и анализа рисков в инвестиционных портфелях.
• Служба поддержки клиентов: Кластеризация используется для группировки запросов и жалоб клиентов по категориям, выявления общих проблем и разработки целевых решений.
• Производство : Кластеризация используется для группировки схожих продуктов, оптимизации производственных процессов и выявления дефектов в производственных процессах.

Последнее обновление:
22 апр, 2023

Нравится статья

Сохранить статью

Кластеризация в машинном обучении — Javatpoint

следующий → ← предыдущая Кластеризация или кластерный анализ — это метод машинного обучения, который группирует немаркированный набор данных. Его можно определить как «Способ группировки точек данных в разные кластеры, состоящие из похожих точек данных. Объекты с возможным сходством остаются в группе, которая имеет меньше или совсем не имеет сходства с другой группой». Он делает это, находя в немаркированном наборе данных некоторые похожие шаблоны, такие как форма, размер, цвет, поведение и т. д., и разделяет их в соответствии с наличием и отсутствием этих похожих шаблонов. Это метод обучения без учителя, поэтому алгоритм не контролируется и работает с немаркированным набором данных. После применения этого метода кластеризации каждому кластеру или группе присваивается идентификатор кластера. Система машинного обучения может использовать этот идентификатор для упрощения обработки больших и сложных наборов данных. Метод кластеризации обычно используется для статистического анализа данных. Примечание. Кластеризация чем-то похожа на алгоритм классификации, но разница заключается в типе набора данных, который мы используем. При классификации мы работаем с помеченным набором данных, тогда как при кластеризации мы работаем с неразмеченным набором данных. Пример : Давайте разберемся с техникой кластеризации на примере торгового центра из реального мира. Когда мы посещаем любой торговый центр, мы видим, что вещи с одинаковым использованием сгруппированы вместе. Например, футболки сгруппированы в одну секцию, а брюки — в другие секции, точно так же в овощные секции яблоки, бананы, манго и т. Д. Сгруппированы в отдельные секции, чтобы мы могли легко найти вещи. Точно так же работает и метод кластеризации. Другими примерами кластеризации являются группировка документов по теме. Технику кластеризации можно широко использовать в различных задачах. Некоторые наиболее распространенные варианты использования этой техники: Сегментация рынка Статистический анализ данных Анализ социальных сетей Сегментация изображения Обнаружение аномалий и т. д. Помимо этих общих применений, он используется Amazon в своей системе рекомендаций для предоставления рекомендаций в соответствии с прошлым поиском продуктов. Netflix также использует эту технику, чтобы рекомендовать фильмы и веб-сериалы своим пользователям в соответствии с историей просмотра. На приведенной ниже диаграмме поясняется работа алгоритма кластеризации. Мы видим, что разные фрукты делятся на несколько групп со схожими свойствами. Типы методов кластеризации Методы кластеризации в целом делятся на Жесткая кластеризация (точка данных принадлежит только к одной группе) и Мягкая кластеризация (точки данных могут принадлежать и к другой группе). Но существуют и другие различные подходы кластеризации. Ниже приведены основные методы кластеризации, используемые в машинном обучении: Разделение Кластеризация Кластеризация на основе плотности Кластеризация на основе модели распределения Иерархическая кластеризация Нечеткая кластеризация Разделение Кластеризация Это тип кластеризации, который делит данные на неиерархические группы. Он также известен как метод на основе центроида . Наиболее распространенным примером кластеризации разделов является Алгоритм кластеризации K-средних . В этом типе набор данных разделен на набор из k групп, где K используется для определения количества предопределенных групп. Центр кластера создается таким образом, чтобы расстояние между точками данных одного кластера было минимальным по сравнению с центроидом другого кластера. Кластеризация на основе плотности Метод кластеризации на основе плотности соединяет области с высокой плотностью в кластеры, и распределения произвольной формы формируются до тех пор, пока плотная область может быть соединена. Этот алгоритм делает это, идентифицируя различные кластеры в наборе данных и соединяя области с высокой плотностью в кластеры. Плотные области в пространстве данных отделены друг от друга более разреженными областями. Эти алгоритмы могут столкнуться с трудностями при кластеризации точек данных, если набор данных имеет разную плотность и большую размерность. Кластеризация на основе модели распределения В методе кластеризации на основе модели распределения данные разделяются на основе вероятности принадлежности набора данных к определенному распределению. Группировка выполняется путем предположения о некоторых распределениях, обычно Распределение Гаусса . Примером этого типа является Алгоритм кластеризации максимизации ожидания , в котором используются модели гауссовских смесей (GMM). Иерархическая кластеризация Иерархическая кластеризация может использоваться в качестве альтернативы секционированной кластеризации, поскольку не требуется предварительно указывать количество создаваемых кластеров. В этом методе набор данных делится на кластеры для создания древовидной структуры, которую также называют дендрограммой . Наблюдения или любое количество кластеров можно выбрать, разрезав дерево на нужном уровне. Наиболее распространенным примером этого метода является Агломеративный иерархический алгоритм . Нечеткая кластеризация Нечеткая кластеризация — это тип мягкого метода, при котором объект данных может принадлежать более чем одной группе или кластеру. Каждый набор данных имеет набор коэффициентов принадлежности, которые зависят от степени принадлежности к кластеру. Алгоритм нечетких C-средних является примером такого типа кластеризации; иногда его также называют алгоритмом нечетких k-средних. Алгоритмы кластеризации Алгоритмы кластеризации можно разделить на основе их моделей, описанных выше. Опубликованы различные типы алгоритмов кластеризации, но широко используются лишь некоторые из них. Алгоритм кластеризации основан на типе данных, которые мы используем. Например, некоторым алгоритмам необходимо угадать количество кластеров в заданном наборе данных, тогда как другим требуется найти минимальное расстояние между наблюдениями за набором данных. Здесь мы обсуждаем в основном популярные алгоритмы кластеризации, которые широко используются в машинном обучении: Алгоритм K-средних: Алгоритм k-средних является одним из самых популярных алгоритмов кластеризации. Он классифицирует набор данных, разделяя выборки на разные кластеры с одинаковыми отклонениями. В этом алгоритме необходимо указать количество кластеров. Это быстро с меньшим количеством необходимых вычислений, с линейной сложностью O (n). Алгоритм среднего сдвига: Алгоритм среднего сдвига пытается найти плотные области в гладкой плотности точек данных. Это пример модели на основе центроида, которая работает над обновлением кандидатов на центроид, чтобы он стал центром точек в заданной области. Алгоритм DBSCAN: Обозначает для пространственной кластеризации приложений на основе плотности с шумом . Это пример модели на основе плотности, аналогичной модели среднего сдвига, но с некоторыми замечательными преимуществами. В этом алгоритме области с высокой плотностью отделяются от областей с низкой плотностью. Из-за этого кластеры могут быть найдены в любой произвольной форме. Кластеризация с максимизацией ожидания с использованием GMM: Этот алгоритм можно использовать в качестве альтернативы алгоритму k-средних или в тех случаях, когда K-средние могут не сработать. В GMM предполагается, что точки данных распределены по Гауссу. Агломеративный иерархический алгоритм: Агломеративный иерархический алгоритм выполняет восходящую иерархическую кластеризацию. При этом каждая точка данных сначала рассматривается как отдельный кластер, а затем последовательно объединяется. Иерархию кластера можно представить в виде древовидной структуры. Affinity Propagation: Отличается от других алгоритмов кластеризации тем, что не требует указания количества кластеров. При этом каждая точка данных отправляет сообщение между парой точек данных до сходимости. Он имеет O(N 2 T) временная сложность, что является основным недостатком этого алгоритма. Применение кластеризации Ниже приведены некоторые широко известные применения метода кластеризации в машинном обучении: При идентификации раковых клеток: Алгоритмы кластеризации широко используются для идентификации раковых клеток. Он делит наборы данных о раковых и нераковых заболеваниях на разные группы. В поисковых системах: Поисковые системы также работают над техникой кластеризации. Результат поиска отображается на основе ближайшего объекта к поисковому запросу. Он делает это, группируя схожие объекты данных в одну группу, которая находится далеко от других разнородных объектов. Точный результат запроса зависит от качества используемого алгоритма кластеризации. Сегментация клиентов: Используется в исследованиях рынка для сегментации клиентов на основе их выбора и предпочтений. По биологии: Используется в биологии для классификации различных видов растений и животных с использованием техники распознавания изображений. В землепользовании: Техника кластеризации используется для определения площади аналогичного землепользования в базе данных ГИС. Это может быть очень полезно, чтобы выяснить, для какой цели следует использовать конкретную землю, а значит, для какой цели она больше подходит. This entry was posted in Популярное Рубрики Adsense (3) Chrome (2) Директ (86) Дорвеи (39) Ключевые слова (238) Лендинги (78) Популярное (12 235) Продвижение (498) Разное (25) Рся (6) Семантическое ядро (366) Спам (10) Ссылочное (73) Тиц (381) Подписаться на RSS 100+ Подписчиков Услуги и реклама Я свободен Контакты Скажи мне привет! © Копирование моих статей приветствуется, если вы поставите ссылку на мой блог будет просто математично!