Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с различными продуктами и бинарным значением, было ли оно продано в магазине или нет. Он выглядит следующим образом:
| product_id | store_1 | store_2 | store_3 | store_4 | store_5 | store_6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| B | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
Существует ли способ кластеризации этих продуктов с использованием какой-либо информации о самих продуктах?
Одна из моих мыслей заключалась в том, чтобы сгенерировать расстояние между продуктами, а затем кластеризовать матрицу продукт X продукт. Является ли эта проблема чем-то похожим на анализ корзины покупок?
Любая помощь будет полезна.
1) О кластеризации продуктов без информации о продукте
Кластеризация всегда возможна, но не всегда дает ожидаемый результат
Вы можете кластеризовать продукты на основе вашего набора данных, используя расстояние Хэмминга (если значения могут быть только 0 или 1). Два продукта, отделенные небольшим расстоянием, вероятно, будут продаваться в одних и тех же магазинах. Однако нет гарантии, что эти продукты будут похожи по своим характеристикам.
Пример
- дорогая ветчина (A) & дешевая ветчина (B)
- дорогой сыр (C) & дешевый сыр (D)
Вероятно, магазины, расположенные в богатых районах (Магазин1), будут продавать дорогую ветчину и дорогой сыр. Также вероятно, что магазины в скромных районах (Магазин2) будут продавать больше дешевого сыра и дешевой ветчины.
Магазин1 Магазин2
A 1 0 (Дор. Ветчина)
B 0 1 (Деш. Ветчина)
C 1 0 (Дор. Сир)
D 0 1 (Деш. Сир)
На основе этого:
- A и C очень похожи (расстояние = 0)
- B и D очень похожи (расстояние = 0)
Таким образом, алгоритм кластеризации будет (в моем примере) кластеризовать продукты не по их описаниям (ветчина против сыра), а на основе цен. (из-за местоположения магазинов в данном случае)
Я отметил связь между ценой и магазином, но возможно, что некоторые магазины являются специализированными магазинами одежды, и, следовательно, продукты, продаваемые в этих магазинах, будут скорее всего одеждой.
Вывод: вы обнаружите кластеры продуктов, которые продаются в одних и тех же магазинах, но будет сложно понять, почему, без дополнительной информации о магазинах.
2) О кластеризации матрицы расстояний (Продукт x Продукт)
Точки в полученной матрице – это дуэты продуктов. AB, BC, DA и т.д. Значение точек – это расстояние между продуктами дуэта. Поэтому кластеризация этого приведет к кластерам дуэтов с одинаковым сходством. Я не думаю, что это имеет смысл.
Надеюсь, это поможет.
Ответ или решение
Кластеризация продуктов на основе данных о продажах в магазинах — это интересная задача, но она также поднимает несколько проблем, особенно если отсутствует дополнительная информация о самих продуктах.
1) О кластеризации продуктов без информации о них
Кластеризация возможна, но результаты могут быть не такими, как вы ожидаете. В вашем случае вы можете использовать расстояние Хэмминга (подходящее для бинарных признаков) для определения схожести между продуктами. Два продукта с небольшим расстоянием друг от друга вероятнее всего продаются в одних и тех же магазинах. Однако, это не гарантирует, что эти продукты будут схожи по своим характеристикам.
Пример:
Предположим, что у вас есть данные о продуктах и их продажах:
| Продукт | Магазин 1 | Магазин 2 | Магазин 3 | Магазин 4 | Магазин 5 | Магазин 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| B | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
В этом случае, хотя продукты A и B могут находиться в разных сегментах (например, дорогая и дешевая ветчина), по вашим данным они могут оказаться в одной кластерной группе, если оба продукта экспортируются в магазины с аналогичными характеристиками (например, расположение в богатых районах).
Вывод: Кластеризация продуктов на основе их присутствия в магазинах может привести к созданию кластеров, которые будут отражать сходство в продажах, но это не обязательно покажет их схожесть по типу или характеристикам продуктов без обработки дополнительной информации.
2) О кластеризации по матрице расстояний между продуктами
При построении матрицы расстояний между продуктами (например, все возможные пары) вы получите матрицу, где каждая ячейка будет содержать расстояние между двумя продуктами. Этот подход также затруднителен, поскольку результаты кластеризации будут зависеть от того, как именно вы определяете расстояние и как интерпретируете полученные кластеры.
Ваша матрица будет представлять информацию о сходстве между парами продуктов, однако это не дает дополнительной информации о самой структуре данных. В результате, кластеризация может выявить группы продуктов, но их смысл и интерпретация могут оставаться неясными из-за отсутствия фоновой информации о товарах.
Рекомендации
-
Добавление контекстной информации: Если возможно, получите больше информации о самих продуктах или характеристиках магазинов (например, их рыночные ниши, ценовой диапазон и т.д.). Это поможет улучшить результаты кластеризации.
-
Использование методов машинного обучения: Помимо традиционных методов кластеризации, рассмотрите возможность использования алгоритмов машинного обучения, таких как дерево решений или другие классификаторы, которые могут помочь установить закономерности.
-
Анализ результатов: После выполнения кластеризации важно провести анализ полученных групп, пытаясь определить их хоть какую-то логику и связь с реальными характеристиками продуктов или магазинов.
В случае отсутствия дополнительной информации о продуктах, попытка кластеризации на основе просто данных о продажах может не дать удовлетворительных результатов. Обязательно старайтесь углубиться в анализ данных, используя доступные методы анализа и извлечение информации из ваших существующих данных.