Вопрос или проблема
Я хочу кластеризовать набор данных без предварительного знания о правильном количестве кластеров. Для разных алгоритмов (например, k-means, GMM и т.д.) я могу перебирать различные значения и пытаться найти лучшее решение для любого данного алгоритма (например, метод локтя, коэффициент силуэта и т.д.).
Но я получаю очень разные результаты — как и ожидалось с различными алгоритмами. K-Means хорош для сферических кластеров, методы, основанные на плотности, — для совершенно других форм кластеров.
Теперь собственно вопрос: как мне выбрать “лучший” алгоритм машинного обучения без учителя для кластеризации моего конкретного набора данных? Существует ли научный подход? Какой-либо сравнительный показатель (например, индекс Рэнда), который можно использовать? Есть ли статьи на эту тему? Может быть, даже блок-схема?
Это нетривиальный вопрос. Нет общего закона для нахождения “лучшего” алгоритма или “правильного” количества кластеров (предполагается, что вы не знаете правильное количество кластеров).
Как вы уже упомянули, некоторые алгоритмы делают предположения о форме ваших кластеров или ваших данных в целом. Я предлагаю взглянуть на ваши данные, проверить предположения и исключить алгоритмы, где предположения нарушены. Методы снижения размерности, такие как PCA, t-SNE, UMAP и другие, очень полезны здесь, если вы работаете с данными высокой размерности.
Также взгляните на сложность вашего алгоритма кластеризации. Если вы знакомы с компромиссом смещения и дисперсии и бритвой Оккама, то уже знаете, что более простые алгоритмы менее склонны к переобучению и с большей вероятностью дадут вам правильные результаты. БКИ и АИК являются довольно популярными мерами в этом отношении.
В общем, для неконтролируемой кластеризации хорошей идеей будет посмотреть на несколько разных алгоритмов, сравнить их по разным метрикам и найти, где среди них наблюдается наибольшее “согласие”.
Спасибо за ваш ответ. На самом деле я обнаружил, после проведения обширного исследования, что ключевым моментом является определение вашего (индивидуального) понимания “что вы считаете кластером”, а затем вывод метрик, с помощью которых вы хотите оценить эти кластеры (это может быть коэффициент силуэта, сумма квадратов внутри кластера и т.д.). То же самое касается упомянутых вами предположений. Это зависит от вашей индивидуальной цели кластеризации и того, чего вы хотите достичь с результатом. В конце концов, вы можете исключить некоторые алгоритмы и получить чёткий набор метрик, к которым вы хотите стремиться.
Стандартизируя результаты множества моделей с различными гиперпараметрами и количеством кластеров, вы можете сравнить результаты и решить, какой из них подходит лучше всего.
.
Ответ или решение
Выбор “лучшего” алгоритма неконтролируемого обучения для кластеризации конкретного набора данных является комплексной задачей, требующей внимательного анализа и осознания ваших конечных целей. Рассмотрим это с трех аспектов: теоретическая база, практические примеры и их применение.
### Теоретическая база
Первым шагом является понимание природы ваших данных и определения, что именно вы подразумеваете под «кластером». Каждая кластеризация предполагает определенные допущения относительно формы кластеров и структур данных. Например, алгоритмы k-средних оптимально работают с сферическими кластерами, в то время как плотностные методы, такие как DBSCAN, более универсальны для кластеров сложных форм.
Про анализ, оцените характеристики ваших данных: размерность, распределение, объем данных. Важным аспектом является высокая размерность, в случае которой стоит обратиться к методам понижения размерности, таким как PCA, t-SNE или UMAP, чтобы визуализировать данные и выявить их естественную структуру кластеров.
### Практические примеры
Рассмотрите различные метрики для оценки качества кластеризации — коэффициенты силуэта, индексы RAND, BIC и AIC. Эти метрики дают количественное представление о том, насколько хорошо данные сегментированы на кластеры. Используйте несколько алгоритмов, чтобы увидеть, какие метрики дают наилучшие результаты, и ищите консенсус среди них.
### Применение
На практике важно согласовать алгоритмы и их параметры с конкретной задачей. Например, если ваша цель — сегментация клиента на основе поведения, более сложные модели, возможно, не дадут дополнительных преимуществ. Пробуйте простые алгоритмы сначала и продвигайтесь к более сложным, оценивая итерации по мере необходимости.
В конечном итоге вопрос выбора алгоритма и интерпретации кластеров сводится к четкому пониманию и согласованию теоретических предположений, характеристик данных и ваших бизнес-целей. Отталкиваясь от индивидуального определения “кластеров” и подходящих метрик, можно стандартизировать результаты и сделать обоснованный выбор в контексте вашей специфичной задачи.
Публикации и исследования, фокусирующиеся на этом процессе, могут дополнительно предложить стратегии и методологии, которые часто служат непрерывным источником новых знаний в области машинного обучения.