Вопрос или проблема
Большинство (если не все) реализаций/примеров снижения размерности UMAP, которые я видел, используют значение min_dist, немного превышающее ноль, чтобы избежать слишком плотного кластеризования точек.
Это имеет смысл, но я заметил, что у меня есть значительное количество идентичных данных (что указано нулями в моей матрице расстояний (с использованием расстояния Говера)), поэтому я задаюсь вопросом, означает ли это, что я должен установить min_dist = 0, чтобы убедиться, что идентичность этих точек сохраняется в новом пространстве.
Я попробовал это, и, судя по всему, это работает в большинстве случаев. Однако в некоторых обстоятельствах я получаю экстремально плотные кластеры, так что мне приходится использовать n_neighbors = 120 или около того, чтобы «раздвинуть их». Я склонен интерпретировать это как «положительное» в том смысле, что у меня четко определенные кластеры, которые достаточно сильны, чтобы «сопротивляться» большому значению n_neighbors, что означает, что расстояния между кластерами остаются (в некотором смысле) значительными (в отличие от случаев, когда я вижу только кластеры с низким значением n_neighbors, что, как я понимаю, сосредотачивается на локальных структурах за счет делания глобальной структуры (например, расстояния между кластерами) бессмысленной).
Правильна ли моя интерпретация? Каковы недостатки использования min_dist = 0?
Для справки, если это имеет значение: мой набор данных содержит от 2000 до 3000 строк, в зависимости от того, какие случаи я исключаю перед применением UMAP.
(Если что-то из вышесказанного не имеет смысла, пожалуйста, потерпите меня. Я начал разбираться в кластерном анализе всего несколько недель назад…)
Ответ или решение
Использование параметра min_dist = 0 в UMAP с множественными идентичными данными
При работе с алгоритмами снижения размерности, такими как UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection), выбор параметров является ключевым для достижения оптимальных результатов. Одним из значимых параметров является min_dist, который контролирует минимальное расстояние между точками в итоговом пространстве. Давайте рассмотрим, стоит ли устанавливать min_dist = 0, особенно когда вы имеете дело с множественными идентичными данными.
Понимание контекста
Учитывая, что у вас есть большое количество идентичных точек, использование min_dist = 0 может показаться логичным решением для сохранения идентичности этих точек. Однако необходимо понимать, какие последствия могут возникнуть.
-
Значение min_dist: Этот параметр влияет на плотность кластеров. Если вы установите
min_distв значение, близкое к нулю, UMAP будет пытаться разместить точки как можно ближе друг к другу. Это может привести к возникновению очень плотных кластеров, что, как вы заметили, уже происходит в некоторых случаях с вашими данными. -
Идентичные данные и кластеризация: Если в вашем наборе данных действительно много идентичных точек, установка
min_dist = 0обеспечит более узкую кластеризацию, где все идентичные точки будут прямо рядом друг с другом в новом пространстве. Это может быть полезно, если ваша цель заключается в точной идентификации должным образом сгруппированных объектов. Однако такой подход может привести к проблемам с интерпретацией результатов.
Потенциальные недостатки min_dist = 0
-
Слияние кластеров: Установка
min_dist = 0может привести к слиянию различных, но близких кластеров, что делает их различие менее заметным. При этом можно потерять важные глобальные структуры в данных. -
Трудности в интерпретации: Плотные кластеры могут затруднить интерпретацию результатов кластеризации, поскольку визуально отличить один кластер от другого станет сложнее.
-
Зависимость от n_neighbors: Как правильно отметили, при высоком значении
n_neighborsпроисходит "разделение" кластеров. Однако это может свидетельствовать о том, что ваши кластеры слишком близки друг к другу, и увеличение значенияn_neighborsделает их более отчетливыми за счет удаления меньших глобальных структур.
Рекомендации
-
Тестирование значений min_dist: Возможно, стоит протестировать диапазон значений для
min_dist, начиная с низких значений и постепенно увеличивая их. Это поможет вам найти компромисс между сохранением идентичности точек и поддержанием различных кластеров. -
Анализ соседей: Обратите внимание на значение
n_neighbors. Эксперименты с этим параметром помогут вам адаптировать структуру кластеров без потери информации о близости точек. -
Контекст в предложениях: Всегда учитывайте контекст ваших данных. Проведение визуализации результатов с различными параметрами и выбор наилучшего может дать вам более глубокое понимание структуры ваших данных.
Заключение
Итак, настройка min_dist в UMAP зависит от ваших целей и особенностей данных. Установка min_dist = 0 может быть оправдана при большом количестве идентичных точек, но важно быть внимательным к возможным последствиям, таким как избыточное сжатие кластеров и трудности в их интерпретации. Рекомендуется проводить многократные испытания и внимательно анализировать результаты, чтобы выбрать оптимальные параметры для ваших задач.