Відмінності між версіями «Кластерний аналіз»

м (→‎Breastfeed Practitioner Careers - Providing you with Very good Career Prospects)
м (rollback vandalism)
 
Рядок 1: Рядок 1:
−
Bad Credit Payday Loans
+
'''Кластерний аналіз''' (англ. Data clustering) - задача розбиття заданої вибірки об'єктів (ситуацій) на підмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з схожих об'єктів, а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися. Задача кластеризації відноситься до статистичної обробки, а також до широкого класу задач навчання без учителя.
  
−
Payday loans are instant source of cash for people who are carrying a bad credit history. The lenders usually do not make your low credit rating an issue when you want to borrow some cash for its urgent use. These loans provide you cash of your requirement to pay off bills or for other personal expenses ahead of next payday. These loans are planned for the working people who are having a bad credit history and want to borrow some cash urgently. In spite of your risky history of making payment faults, you can have timely money for urgent works. However , you should be employed and getting monthly salary to availing these loans. Only adult people of at least 18 years of age are eligible for these loans. Generally, the applicants are asked to borrow the loans against a post-dated cheque. The lender will deposit the cheque in your bank account to get back the cash on the due date. There are websites such as [https://picktheloan.com/bad-credit/no-faxing-guaranteed/ https://picktheloan.com/bad-credit/no-faxing-guaranteed/], which allow people to apply for quick payday loans online.
+
'''Кластерний аналіз''' - це багатовимірна статистична процедура, що виконує збір даних, що містять інформацію про вибірку об'єктів, сортування об'єктів в порівняно однорідні групи (кластери) (Q-кластеризація, або Q-техніка, власне кластерний аналіз).
  
−
Payday loans for bad credit are timely given to the borrowers without any credit checks from the lenders. Thus, an adverse history of late payments, arrears, payment defaults and even CCJs are seldom an impediment for the applicants. These types of cash loans provide you cash ranging from 100 to 1500. Approval of the loan amount comes for two weeks, until your next payday. The loan can be put to any personal use. The borrower receives the loan amount within 24 hours. The lenders directly deposit the amount in the applicants bank checking account that the applicants must hold for past few months.
+
'''Кластер''' - група елементів, якi характеризуються загальною властивістю, головна мета кластерного аналізу - знаходження груп схожих об'єктів у вибірці. Спектр застосування кластерного аналізу дуже широкий: його використовують в археології, медицині, психології, хімії, біології, державному управлінні, філології, антропології, маркетингу, соціології та інших дисциплінах. «Тематика досліджень варіює від аналізу морфології муміфікованих гризунів у Новій Гвінеї до вивчення результатів голосування сенаторів США Однак універсальність застосування призвела до появи великої кількості несумісних термінів, методів і підходів, що ускладнюють однозначне використання і несуперечливу інтерпретацію кластерного аналізу.
  
−
There are several advantages to getting [https://picktheloan.com/bad-credit/no-faxing-guaranteed/ bad credit payday loans]. The first is the speed with which approval can be granted, with more lenders able to process an application, make a decision and even deposit funds into the account of the borrower within just 24 hours. What this means, of course , is that they are a perfect solution to financial emergencies. The second is that there are generally no checks carried out on the credit history of applicants. So , it does not matter how poor the history is, a guaranteed approval on loans is within reach. This is because income is the only basis on which the loan is approved. Finally, the speed of approval is matched by the speed of repayment - usually just 30 days. While this can create a challenge, it means that a payday loan is a fast route to credit score improvement. With every loan repaid, the score is increased.
+
==Задачі і умови==
 +
Кластерний аналіз виконує такі основні завдання:
 +
 +
*Розробка типології або класифікації.
 +
*Дослідження корисних концептуальних схем групування об'єктів.
 +
*Породження гіпотез на основі дослідження даних.
 +
*Перевірка гіпотез або дослідження для визначення, чи дійсно типи (групи), виділені тим або іншим способом, присутні у наявних даних.
 +
 
 +
Незалежно від предмета вивчення застосування кластерного аналізу припускає наступні етапи:
 +
 
 +
* Відбір вибірки для кластеризації
 +
* Визначення безлічі змінних, за якими будуть оцінюватися об'єкти у вибірці.
 +
* Обчислення значень тієї чи іншої міри схожості між об'єктами.
 +
* Застосування методу кластерного аналізу для створення груп схожих об'єктів.
 +
* Перевірка достовірності результатів кластерного рішення.
 +
 
 +
Кластерний аналіз пред'являє наступні вимоги до даних:
 +
 
 +
# Показники не повинні корелювати між собою,
 +
# Показники повинні бути безрозмірними;
 +
# Їх розподіл має бути близько до нормального;
 +
# Показники повинні відповідати вимогу «стійкості», під якою розуміється відсутність впливу на їх значення випадкових факторів;
 +
# Вибірка повинна бути однорідна, не містити «викидів». Якщо кластерного аналізу передує факторний аналіз, то вибірка не потребує «ремонту» - викладені вимоги виконуються автоматично самою процедурою факторного моделювання (є ще одна перевага - z-стандартизація без негативних наслідків для вибірки; якщо її проводити безпосередньо для кластерного аналізу, вона може спричинити за собою зменшення чіткості поділу груп). В іншому випадку вибірку потрібно коригувати.
 +
=Типи задач кластеризації=
 +
==Типи вхідних даних==
 +
*Опис об'єктів за ознаками. Кожен об'єкт описується набором своїх характеристик, які називаються ознаками. Ознаки можуть бути числовими або нечислових.
 +
*Матриця відстаней між об'єктами. Кожен об'єкт описується відстанями до всіх інших об'єктів навчальної вибірки.
 +
 
 +
==Цілі кластеризації==
 +
* Розуміння даних шляхом виявлення кластерної структури. Розбиття вибірки на групи схожих об'єктів дозволяє спростити подальшу обробку даних і прийняття рішень, застосовуючи до кожного кластеру свій метод аналізу (стратегія «розділяй і володарюй»).
 +
* Стиснення даних. Якщо початкова вибірка надто велика, то можна скоротити її, залишивши по одному найбільш типовому представнику від кожного кластеру.
 +
* Виявлення новизни (англ. novelty detection). Виділяються нетипові об'єкти, які не вдається приєднати до жодного з кластерів.
 +
 
 +
У першому випадку число кластерів намагаються зробити поменше. У другому випадку важливіше забезпечити високу ступінь подібності об'єктів усередині кожного кластеру, а кластерів може бути скільки завгодно. У третьому випадку найбільший інтерес представляють окремі об'єкти, які не вписуються ні в один з кластерів.
 +
 
 +
У всіх цих випадках може застосовуватися ієрархічна кластеризація, коли великі кластери дробляться на більш дрібні, ті в свою чергу дробляться ще дрібніші, і т. д. Такі завдання називаються завданнями таксономії.
 +
 
 +
Результатом таксономії є деревоподібна ієрархічна структура. При цьому кожен об'єкт характеризується перерахуванням всіх кластерів, яким він належить, звичайно від великого до дрібного.
 +
 
 +
Класичним прикладом таксономії на основі подібності є Біноміальна номенклатура живих істот, запропонована Карлом Ліннеєм в середині XVIII століття. Аналогічні систематизації будуються в багатьох областях знання, щоб упорядкувати інформацію про велику кількість об'єктів.
 +
 
 +
=Формальна постановка задачі кластеризації=
 +
 
 +
Нехай <math>X~</math> - безліч об'єктів, <math>Y~</math> - множина номерів (імен, міток) кластерів. Задана функція відстані між об'єктами <math>\rho(x,x')~</math>. Є кінцева навчальна вибірка об'єктів <math>X^m = \{ x_1, \dots, x_m \} \subset X</math>. Потрібно розбити вибірку на непересічні підмножини, що називаються ''кластерами'', так, щоб кожен кластер складався з об'єктів, які близькі по мітці <math>\rho~</math>, а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися. При цьому кожному об'єкту <math>x_i\in X^m</math> приписується номер кластеру <math>y_i~</math>.
 +
 
 +
''Алгоритм кластеризації'' - це функція <math>a\colon X\to Y</math>, яка будь-якого об'єкту <math>x\in X</math> ставить у відповідність номер кластеру <math>y\in Y</math>. Безліч в деяких випадках відомо заздалегідь, однак частіше ставиться завдання визначити оптимальне число кластерів, з точки зору того чи іншого ''критерію якості'' кластеризації.  
 +
 
 +
Кластеризація (навчання без учителя) відрізняється від класифікації (навчання з учителем) тим, що мітки вихідних об'єктів з самого початку не задані, і навіть може бути невідомо сама множина <math>Y</math>.  
 +
 
 +
Вирішення кластеризації принципово неоднозначно, і на те є кілька причин:
 +
#не існує однозначно найкращого критерію якості кластеризації. Відомий цілий ряд евристичних критеріїв, а також ряд алгоритмів, які не мають чітко вираженого критерію, але здійснюють досить розумну кластеризації «з побудови». Всі вони можуть давати різні результати.  
 +
#число кластерів, як правило, невідомо заздалегідь і встановлюється відповідно до деякого суб'єктивний критерій.  
 +
#результат кластеризації істотно залежить від метрики, вибір якої, як правило, також суб'єктивний і визначається експертом.
 +
 
 +
=Використанння=
 +
 
 +
*Аналіз даних (Data mining) - це групування результатів пошуку. Кластеризація використовується для «інтелектуального» групування результатів при пошуку файлів, веб-сайтів, інших об'єктів, надаючи користувачеві можливість швидкої навігації, вибору свідомо більш релевантної підмножини і виключення свідомо менш релевантної - що може підвищити юзабіліті інтерфейсу в порівнянні з виводом в вигляді просто сортувати за релевантністю списку.
 +
**Спрощення роботи з інформацією
 +
http://www.nigma.ru/ пошукова система з автоматичним кластеруванням
 +
**Візуалізація даних
 +
http://www.quintura.ru/ інтерактивний візуальний пошук по інтернет ресурсам.
 +
*Групування і розпізнаванння образів
 +
Кластеризація може бути викоритана для розбиття цифрового зображення на окремі області з метою знаходження границь чи розпізнавання образів
 +
*Вибір і пошук інформації
 +
**Побудова зручних класифікаторів
 +
 
 +
==Список використаних джерел==
 +
 
 +
#http://www.basegroup.ru/library/analysis/clusterization/
 +
#http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F
 +
#http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf
 +
 
 +
 
 +
{{Завдання:Виступ|Hnytka|13 січня 2010|Кластерний аналіз}}
 +
 
 +
[[Категорія:Виступ на семінарі]]
 +
[[Категорія:Планування експерименту]]

Поточна версія на 01:23, 14 січня 2023

Кластерний аналіз (англ. Data clustering) - задача розбиття заданої вибірки об'єктів (ситуацій) на підмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з схожих об'єктів, а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися. Задача кластеризації відноситься до статистичної обробки, а також до широкого класу задач навчання без учителя.

Кластерний аналіз - це багатовимірна статистична процедура, що виконує збір даних, що містять інформацію про вибірку об'єктів, сортування об'єктів в порівняно однорідні групи (кластери) (Q-кластеризація, або Q-техніка, власне кластерний аналіз).

Кластер - група елементів, якi характеризуються загальною властивістю, головна мета кластерного аналізу - знаходження груп схожих об'єктів у вибірці. Спектр застосування кластерного аналізу дуже широкий: його використовують в археології, медицині, психології, хімії, біології, державному управлінні, філології, антропології, маркетингу, соціології та інших дисциплінах. «Тематика досліджень варіює від аналізу морфології муміфікованих гризунів у Новій Гвінеї до вивчення результатів голосування сенаторів США Однак універсальність застосування призвела до появи великої кількості несумісних термінів, методів і підходів, що ускладнюють однозначне використання і несуперечливу інтерпретацію кластерного аналізу.

Задачі і умови

Кластерний аналіз виконує такі основні завдання:

  • Розробка типології або класифікації.
  • Дослідження корисних концептуальних схем групування об'єктів.
  • Породження гіпотез на основі дослідження даних.
  • Перевірка гіпотез або дослідження для визначення, чи дійсно типи (групи), виділені тим або іншим способом, присутні у наявних даних.

Незалежно від предмета вивчення застосування кластерного аналізу припускає наступні етапи:

  • Відбір вибірки для кластеризації
  • Визначення безлічі змінних, за якими будуть оцінюватися об'єкти у вибірці.
  • Обчислення значень тієї чи іншої міри схожості між об'єктами.
  • Застосування методу кластерного аналізу для створення груп схожих об'єктів.
  • Перевірка достовірності результатів кластерного рішення.

Кластерний аналіз пред'являє наступні вимоги до даних:

  1. Показники не повинні корелювати між собою,
  2. Показники повинні бути безрозмірними;
  3. Їх розподіл має бути близько до нормального;
  4. Показники повинні відповідати вимогу «стійкості», під якою розуміється відсутність впливу на їх значення випадкових факторів;
  5. Вибірка повинна бути однорідна, не містити «викидів». Якщо кластерного аналізу передує факторний аналіз, то вибірка не потребує «ремонту» - викладені вимоги виконуються автоматично самою процедурою факторного моделювання (є ще одна перевага - z-стандартизація без негативних наслідків для вибірки; якщо її проводити безпосередньо для кластерного аналізу, вона може спричинити за собою зменшення чіткості поділу груп). В іншому випадку вибірку потрібно коригувати.

Типи задач кластеризації

Типи вхідних даних

  • Опис об'єктів за ознаками. Кожен об'єкт описується набором своїх характеристик, які називаються ознаками. Ознаки можуть бути числовими або нечислових.
  • Матриця відстаней між об'єктами. Кожен об'єкт описується відстанями до всіх інших об'єктів навчальної вибірки.

Цілі кластеризації

  • Розуміння даних шляхом виявлення кластерної структури. Розбиття вибірки на групи схожих об'єктів дозволяє спростити подальшу обробку даних і прийняття рішень, застосовуючи до кожного кластеру свій метод аналізу (стратегія «розділяй і володарюй»).
  • Стиснення даних. Якщо початкова вибірка надто велика, то можна скоротити її, залишивши по одному найбільш типовому представнику від кожного кластеру.
  • Виявлення новизни (англ. novelty detection). Виділяються нетипові об'єкти, які не вдається приєднати до жодного з кластерів.

У першому випадку число кластерів намагаються зробити поменше. У другому випадку важливіше забезпечити високу ступінь подібності об'єктів усередині кожного кластеру, а кластерів може бути скільки завгодно. У третьому випадку найбільший інтерес представляють окремі об'єкти, які не вписуються ні в один з кластерів.

У всіх цих випадках може застосовуватися ієрархічна кластеризація, коли великі кластери дробляться на більш дрібні, ті в свою чергу дробляться ще дрібніші, і т. д. Такі завдання називаються завданнями таксономії.

Результатом таксономії є деревоподібна ієрархічна структура. При цьому кожен об'єкт характеризується перерахуванням всіх кластерів, яким він належить, звичайно від великого до дрібного.

Класичним прикладом таксономії на основі подібності є Біноміальна номенклатура живих істот, запропонована Карлом Ліннеєм в середині XVIII століття. Аналогічні систематизації будуються в багатьох областях знання, щоб упорядкувати інформацію про велику кількість об'єктів.

Формальна постановка задачі кластеризації

Нехай [math]X~[/math] - безліч об'єктів, [math]Y~[/math] - множина номерів (імен, міток) кластерів. Задана функція відстані між об'єктами [math]\rho(x,x')~[/math]. Є кінцева навчальна вибірка об'єктів [math]X^m = \{ x_1, \dots, x_m \} \subset X[/math]. Потрібно розбити вибірку на непересічні підмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з об'єктів, які близькі по мітці [math]\rho~[/math], а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися. При цьому кожному об'єкту [math]x_i\in X^m[/math] приписується номер кластеру [math]y_i~[/math].

Алгоритм кластеризації - це функція [math]a\colon X\to Y[/math], яка будь-якого об'єкту [math]x\in X[/math] ставить у відповідність номер кластеру [math]y\in Y[/math]. Безліч в деяких випадках відомо заздалегідь, однак частіше ставиться завдання визначити оптимальне число кластерів, з точки зору того чи іншого критерію якості кластеризації.

Кластеризація (навчання без учителя) відрізняється від класифікації (навчання з учителем) тим, що мітки вихідних об'єктів з самого початку не задані, і навіть може бути невідомо сама множина [math]Y[/math].

Вирішення кластеризації принципово неоднозначно, і на те є кілька причин:

  1. не існує однозначно найкращого критерію якості кластеризації. Відомий цілий ряд евристичних критеріїв, а також ряд алгоритмів, які не мають чітко вираженого критерію, але здійснюють досить розумну кластеризації «з побудови». Всі вони можуть давати різні результати.
  2. число кластерів, як правило, невідомо заздалегідь і встановлюється відповідно до деякого суб'єктивний критерій.
  3. результат кластеризації істотно залежить від метрики, вибір якої, як правило, також суб'єктивний і визначається експертом.

Використанння

  • Аналіз даних (Data mining) - це групування результатів пошуку. Кластеризація використовується для «інтелектуального» групування результатів при пошуку файлів, веб-сайтів, інших об'єктів, надаючи користувачеві можливість швидкої навігації, вибору свідомо більш релевантної підмножини і виключення свідомо менш релевантної - що може підвищити юзабіліті інтерфейсу в порівнянні з виводом в вигляді просто сортувати за релевантністю списку.
    • Спрощення роботи з інформацією

http://www.nigma.ru/ пошукова система з автоматичним кластеруванням

    • Візуалізація даних

http://www.quintura.ru/ інтерактивний візуальний пошук по інтернет ресурсам.

  • Групування і розпізнаванння образів

Кластеризація може бути викоритана для розбиття цифрового зображення на окремі області з метою знаходження границь чи розпізнавання образів

  • Вибір і пошук інформації
    • Побудова зручних класифікаторів

Список використаних джерел

  1. http://www.basegroup.ru/library/analysis/clusterization/
  2. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F
  3. http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf


SeminarSpeech.png
Студент: Користувач:Hnytka
Виступ відбувся: 13 січня 2010
Тема: Кластерний аналіз
Отримано з https://wiki.tntu.edu.ua/index.php?title=Кластерний_аналіз&oldid=26926