Вопрос или проблема
Мое описание:
Кластер 2 состоит из 9511 экземпляров, средний возраст составляет около 42 лет (колеблется от 29.7207 до 54.5257). Учитывая возраст, Кластер 2 хорошо отделен от Кластера 1, с расстоянием 18.9513. В то же время Кластер 2 и Кластер 0 очень близки, их центроиды находятся на расстоянии около 0.8248.
Что еще можно добавить?
Добро пожаловать в сообщество!
Итак, в кластеризации, если количество кластеров, которое вы указываете заранее, неверно (что, собственно, является правильным?!! это означает наличие внутреннего числа кластеров в данных), некоторые кластеры будут разбиты на большее количество, и то, что вы видите здесь, происходит (и да, вам нужно указывать количество желаемых кластеров большинству алгоритмов кластеризации (включая GMM, который вы используете) заранее!)
В кластеризации GMM с использованием алгоритма EM, вы можете просто построить гистограмму данных и попытаться подсчитать количество отдельных гауссианов, которые, в сумме, формируют гистограмму. Это лучший выбор количества кластеров.
Гистограмма (он назвал это PDF, потому что PDF — это просто гистограмма, деленная на интеграцию площади под кривой гистограммы) ниже была взята из этого ядра в конкурсе Kaggle, из которого пришли ваши данные. Она просто показывает (стрелками), что данные содержат 2 кластера по своей сути, поэтому использование 3 кластеров приводит к неправильному разделению одного кластера на два. Именно это произошло в вашем результате.
Попробуйте запустить то же самое с двумя кластерами, и вы, скорее всего, увидите, что проблема решена 🙂
Надеюсь, это помогло. Удачи!
Ответ или решение
Кластер 2, согласно результатам EM-программы, состоит из 9511 объектов. Средний возраст находится на уровне 42 лет, варьируясь от 29,72 до 54,53. Это говорит о том, что в данном кластере сосредоточены преимущественно взрослые люди, что отличает его от других кластеров, таких как кластер 1, с которым у него есть значительное расстояние — 18,95. Это свидетельствует о четком разделении между данными кластера 2 и кластера 1.
Напротив, кластер 2 тесно связан с кластером 0, поскольку их центроиды находятся на расстоянии приблизительно 0,82 единицы друг от друга. Это указывает на то, что образцы из этих двух кластеров имеют схожие характеристики, что может создавать путаницу при интерпретации результатов кластеризации.
Кроме того, стоит отметить, что такие близкие расстояния между кластерами могут быть признаком недостаточной дифференциации между группами данных. Возможно, стоит рассмотреть возможность уменьшения числа кластеров до двух, как упоминалось в предыдущем обсуждении. Это может решить проблему разбиения одного кластера на два и более, что часто является результатом неверной априорной кластеризации.
Рекомендуется также визуализировать распределение данных с помощью гистограммы для более глубокого понимания структуры данных. Гистограмма (или PDF – вероятностная плотность) может помочь идентифицировать количество естественных кластеров в ваших данных. Учитывая результаты и комментарии, это может значительно улучшить качество кластеризации и сделать результаты более интерпретируемыми.
В заключение, кластер 2 демонстрирует определенные характеристики, которые требуют дальнейшего анализа и возможно переосмысления структуры кластеризации, особенно если вы хотите получить более четкие и выразительные разделения между группами данных.