Вопрос или проблема
Я провожу обширный анализ сегментации клиентов и на данный момент реализовал модели гауссовских смесей, алгоритм K-средних и иерархическую кластеризацию. В большинстве случаев алгоритмы согласны по структуре кластеров и количеству (7-8). Я хотел бы узнать, существует ли общий метод для того, чтобы…
- сравнить сходство между кластерами. Можно ли применить Скорректированный индекс Рэнда к двум различным кластеризациям одних и тех же данных (кластеры K-средних против моделей гауссовских смесей)? У меня сложилось впечатление, что СИР используется в случаях, когда вы знаете правду о данных.
- найти общие кластеры внутри кластеризаций. Если все алгоритмы говорят, что один кластер определяется высокой тратой, то существует ли способ определить лучшие центроиды для “главного” кластера? Это распространенная практика – кластеризовать результаты кластеризации?
Если вы просто хотите увидеть, насколько схожа кластеризация между 2 алгоритмами, использование функции sklearn.metrics.adjusted_rand_score() является хорошей отправной точкой. Это сработает для обучения без учителя, нет необходимости в метках.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.adjusted_rand_score.html
Или вы ищете лучший общий групповой вариант в целом? Я думаю, что “кластеризация кластеров” не является распространенным подходом, однако есть несколько статей в интернете о том, как это можно сделать. Но я не знаю ни одного пакета, который бы сделал это за вас. Одна идея заключается в создании нового столбца для каждого алгоритма с выбранной группировкой, а затем проведении некоторых сравнений или расчетов по этим столбцам для получения итоговой композитной кластеризации.
Ответ или решение
Оценка схожести между различными алгоритмами кластеризации — важный этап в анализе сегментации клиентов. Ваше утверждение о том, что алгоритмы (Gaussian Mixture Models, K-Means и иерархическая кластеризация) в целом согласны в отношении структуры кластеров и их количества, даёт надежду на то, что можно провести более глубинный анализ. Давайте подробно рассмотрим доступные методы для оценки этой схожести.
Сравнение кластеров
-
Индексы для оценки схожести кластеров:
-
Скорректированный индекс Ранда (Adjusted Rand Index, ARI): Данный индекс может быть применен для оценки сходства двух различных кластеризаций, включая K-Means и GMM. Хотя ARI часто используется, когда известны истинные классы (размеченные данные), также возможно его применение для сравнения разных кластеризаций того же набора данных, чтобы увидеть, насколько они согласуются друг с другом. Это позволит вам количественно оценить степень совпадения между результатами различных алгоритмов.
-
Нормализованная взаимная информация (Normalized Mutual Information, NMI): Этот метод также может быть использован для оценки схожести двух кластеризаций, предоставляя шкалу от 0 до 1, где 1 указывает на полное совпадение.
-
-
Визуализация:
- Визуализация кластеров в двухмерном пространстве (например, с помощью PCA или t-SNE) может помочь в интуитивной оценке схожести между кластеризациями. Это позволит увидеть, насколько близки друг к другу кластеры, образованные различными алгоритмами.
Поиск общих кластеров
-
Объединение кластеров:
- Один из подходов для нахождения "мастер-кластера", который бы объединял результаты различных алгоритмов, заключается в использовании метода "кластеризации кластеров". Хотя это не является распространенной практикой, она имеет свои достоинства. Вы можете создать новый столбец в вашем наборе данных для каждой кластеризации и затем провести кластеризацию этих кластеров с использованием одного из методов, например, K-Means.
-
План по интеграции кластеров:
- Соедините результаты из всех алгоритмов и воспользуйтесь частотным анализом для выявления наиболее характерных признаков. Например, если все три алгоритма идентифицируют кластер, связанный с высокими затратами, вы можете сгруппировать данные по этому признаку и выбрать центральные точки для формирования "мастер" кластера.
-
Методы взвешивания кластеров:
- Используйте алгоритм, такой как мигающая иерархия (Hierarchical Agglomerative Clustering), чтобы объединить результаты кластеризации. Это позволит определить, какие кластеры лучше всего обозначают общие характеристики различных методов.
Заключение
Ваша работа по сегментации клиентов требует стратегического подхода к оценке схожести алгоритмов кластеризации. Применив корректированные индексы, визуализирование данных и методы объединения кластеров, вы сможете добыть более глубокую информацию о структурах ваших данных. Эти методы помогут вам не только сравнить результаты, но и углубиться в понимание той логики, которая стоит за сегментацией клиентов.
Используйте подходы, которые наиболее соответствуют вашим данным и бизнес-целям, чтобы создать мощный инструмент для анализа поведения клиентов.