Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация

Оценивание классификационных методов

Оценивание методов следует проводить, исходя из следующих характеристик [21]: скорость, робастность, интерпретируемость, надежность.

Скорость характеризует время, которое требуется на создание модели и ее использование.

Робастность, т.е. устойчивость к каким-либо нарушениям исходных предпосылок, означает возможность работы с зашумленными данными и пропущенными значениями в данных.

Интерпретируемость обеспечивает возможность понимания модели аналитиком.

Свойства классификационных правил:

• размер дерева решений;
• компактность классификационных правил.

Надежность методов классификации предусматривает возможность работы этих методов при наличии в наборе данных шумов и выбросов.

Задача кластеризации

Только что мы изучили задачу классификации, относящуюся к стратегии "обучение с учителем".

В этой части лекции мы введем понятия кластеризации, кластера, кратко рассмотрим классы методов, с помощью которых решается задача кластеризации, некоторые моменты процесса кластеризации, а также разберем примеры применения кластерного анализа.

Задача кластеризации сходна с задачей классификации, является ее логическим продолжением, но ее отличие в том, что классы изучаемого набора данных заранее не предопределены.

Синонимами термина " кластеризация " являются "автоматическая классификация ", "обучение без учителя" и "таксономия".

Кластеризация предназначена для разбиения совокупности объектов на однородные группы ( кластеры или классы). Если данные выборки представить как точки в признаковом пространстве, то задача кластеризации сводится к определению "сгущений точек".

Цель кластеризации - поиск существующих структур.

Кластеризация является описательной процедурой, она не делает никаких статистических выводов, но дает возможность провести разведочный анализ и изучить "структуру данных".

Само понятие " кластер " определено неоднозначно: в каждом исследовании свои " кластеры ". Переводится понятие кластер (cluster) как "скопление", "гроздь".

Кластер можно охарактеризовать как группу объектов, имеющих общие свойства.

Характеристиками кластера можно назвать два признака:

• внутренняя однородность;
• внешняя изолированность.

Вопрос, задаваемый аналитиками при решении многих задач, состоит в том, как организовать данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии.

Наибольшее применение кластеризация первоначально получила в таких науках как биология, антропология, психология. Для решения экономических задач кластеризация длительное время мало использовалась из-за специфики экономических данных и явлений.

В таблице 5.2 приведено сравнение некоторых параметров задач классификации и кластеризации.

На рис. 5.7 схематически представлены задачи классификации и кластеризации.

Рис. 5.7. Сравнение задач классификации и кластеризации

Кластеры могут быть непересекающимися, или эксклюзивными (non-overlapping, exclusive), и пересекающимися (overlapping) [22]. Схематическое изображение непересекающихся и пересекающихся кластеров дано на рис. 5.8.

Рис. 5.8. Непересекающиеся и пересекающиеся кластеры

Следует отметить, что в результате применения различных методов кластерного анализа могут быть получены кластеры различной формы. Например, возможны кластеры "цепочного" типа, когда кластеры представлены длинными "цепочками", кластеры удлиненной формы и т.д., а некоторые методы могут создавать кластеры произвольной формы.

Различные методы могут стремиться создавать кластеры определенных размеров (например, малых или крупных) либо предполагать в наборе данных наличие кластеров различного размера.

Некоторые методы кластерного анализа особенно чувствительны к шумам или выбросам, другие - менее.

В результате применения различных методов кластеризации могут быть получены неодинаковые результаты, это нормально и является особенностью работы того или иного алгоритма.

Данные особенности следует учитывать при выборе метода кластеризации.

Подробнее обо всех свойствах кластерного анализа будет рассказано в лекции, посвященной его методам.

На сегодняшний день разработано более сотни различных алгоритмов кластеризации. Некоторые, наиболее часто используемые, будут подробно описаны во втором разделе курса лекций.

Приведем краткую характеристику подходов к кластеризации [21].

• Алгоритмы, основанные на разделении данных (Partitioning algorithms), в т.ч. итеративные:
  • разделение объектов на k кластеров;
  • итеративное перераспределение объектов для улучшения кластеризации.
• Иерархические алгоритмы (Hierarchy algorithms):
  • агломерация: каждый объект первоначально является кластером, кластеры, соединяясь друг с другом, формируют больший кластер и т.д.
• Методы, основанные на концентрации объектов (Density-based methods):
  • основаны на возможности соединения объектов;
  • игнорируют шумы, нахождение кластеров произвольной формы.
• Грид-методы (Grid-based methods):
  • квантование объектов в грид-структуры.
• Модельные методы (Model-based):
  • использование модели для нахождения кластеров, наиболее соответствующих данным.