Вопрос или проблема
У меня есть набор данных из 1000 записей с 512 разреженными признаками. Я хочу сгруппировать их. Я пытался использовать алгоритм k-means, но обнаружил, что кластеризация оказалась не очень хорошей, и я смотрел на другие методы кластеризации, такие как DBSCAN, которые тоже не сработали, даже после настройки параметров.
Возможно, я пропустил некоторые шаги или шаги по уменьшению размерности для k-means, и я готов вернуться и посмотреть, как это могло бы изменить ситуацию, но может ли кто-то порекомендовать какой-либо алгоритм кластеризации или направить меня в сторону, куда я мог бы углубиться дальше?
Я взгляну на агломеративную иерархическую кластеризацию.
Из документации по кластеризации sklearn
Инэрция не является нормализованной метрикой: мы просто знаем, что более низкие значения лучше, а ноль оптимален. Но в очень высокоразмерных пространствах евклидовы расстояния, как правило, становятся завышенными (это случай так называемого «проклятия размерности»). Запуск алгоритма уменьшения размерности, такого как Метод главных компонент (PCA), перед кластеризацией k-means может помочь решить эту проблему и ускорить вычисления.
Хотя рекомендуется использовать PCA, я бы рассмотрел усеченный SVD, так как он, как предполагается, работает лучше с разреженными данными.
Используйте выходные данные explained_variance_ratio, чтобы выяснить, какая кумулятивная объясненная дисперсия подходит вам (например, 95%, 99%). Надеюсь, вы сможете уменьшить количество признаков до ~50, хотя жесткого правила по этому поводу нет.
Наконец, я думаю, стоит спросить, знаете ли вы, есть ли у этих данных истинные кластеры?
Ответ или решение
Кластеризация для разреженной матрицы данных высокой размерности
При работе с разреженными данными высокой размерности, такими как ваш набор из 1000 записей с 512 признаками, выбор подходящего алгоритма кластеризации становится критически важным. Вы уже заметили, что стандартные методы, такие как K-means и DBSCAN, могут не давать удовлетворительных результатов в таких условиях. Рассмотрим более подробно, какие факторы могут влиять на качество кластеризации, и какие альтернативные подходы стоит рассмотреть.
Проблемы при кластеризации разреженных данных
-
Проклятие размерности: В высоких размерностях расстояния между точками в пространстве имеют тенденцию к выравниванию, что затрудняет определение групп (кластеров). Это означает, что многие алгоритмы, требующие вычисления расстояний (например, K-means), могут давать неэффективные результаты.
-
Разреженность данных: Разреженные матрицы могут содержать множество нулевых значений, что делает стандартные метрики расстояния (такие как евклидова) менее подходящими. Это связано с тем, что нулевые значения могут доминировать в расчётах.
Рекомендованные шаги для улучшения кластеризации
-
Снижение размерности:
- Использование метода главных компонент (PCA) и его аналогов, например, Truncated SVD. Данный метод специально разработан для работы с разреженными матрицами и может помочь уменьшить размерность вашего пространства, сохраняя при этом основную информацию.
- Определите подходящий уровень кумулятивной объясненной дисперсии (например, 95% или 99%) и постарайтесь сократить количество признаков до разумного значения (например, до 50).
-
Попробуйте другие алгоритмы кластеризации:
- Agglomerative Hierarchical Clustering: Этот метод может выявить иерархические структуры в ваших данных. Он менее чувствителен к размерности благодаря своей способности создавать дендрограммы, что может помочь в визуализации и интерпретации результатов.
- Spectral Clustering: Хорошо подходит для кластеризации сложных структур и может быть более устойчивым к разреженности, чем K-means. Этот метод базируется на спектральном разложении матрицы смежности.
- Affinity Propagation: Этот алгоритм использует все точки данных как потенциальные центры кластеров и может сработать лучше в условиях разреженности.
- HDBSCAN: Это расширение DBSCAN, которое обеспечивает более стабильное распределение кластеров и может работать с разреженными данными лучше, чем стандартный DBSCAN.
-
Проверка наличия "земляничного" разбиения:
- Если у вас есть предварительная информация о "правильных" кластерах в данных, постарайтесь использовать её в качестве контрольной метрики для оценки качества кластеризации. Это может быть сделано через применение методов, таких как
Adjusted Rand IndexилиSilhouette Score.
- Если у вас есть предварительная информация о "правильных" кластерах в данных, постарайтесь использовать её в качестве контрольной метрики для оценки качества кластеризации. Это может быть сделано через применение методов, таких как
Заключение
Работа с разреженными данными высокой размерности требует внимательного подхода к выбору как алгоритмов кластеризации, так и методов снижения размерности. Экспериментируйте с различными методами, и не забудьте оценивать результаты в контексте ваших целей. Откройте для себя возможности Truncated SVD, другие методы кластеризации, и, возможно, вы найдёте наиболее подходящее решение для вашего набора данных. Удачи в вашем анализе!