Кластеризация смешанных типов данных – числовых, категориальных, массивов и текста.

Вопрос или проблема

У меня есть набор данных с 4 типами столбцов данных:

числовой категориальный теги текст
id
1 51585 27 [A, B, C, …] “Некоторый текст бла бла бла”
2 53596 27 [B, D, E] “Другой текст…”
3 1176345 27 [D, A, F, …] “…”
4 168 24 NaN “…”
5 88564 22 NaN “…”

числовой – непрерывные числовые значения.
категориальный – дискретные категории, либо числа, либо строки (тип не так важен, потому что я могу преобразовать его в то, что работает)
теги – массив, содержащий дискретные значения. В каждой строке может быть разная длина массива.
текст – строка текста.

Я новичок в науке о данных, так что, возможно, это вопрос “для новичков”.

Как я могу использовать все эти разные типы данных в алгоритме кластеризации?

Вот что я узнал до сих пор:

K-средние хороши для числовых данных. Я успешно применил его к подмножеству моих данных с только числовыми столбцами. Я также использовал некоторые метрики оценки (такие как коэффициент силуэта), чтобы помочь мне выбрать количество кластеров. Так что в принципе это работает, но так как это не использует большую часть моих данных, результаты не хороши.
Затем я прочитал о кластеризации категориальных данных. Я нашел расстояние Говера, которое является расстоянием между категориальными данными. До сих пор я использовал его с K-средними (я передал матрицу расстояний, сгенерированную Говером, в K-средние). Отсюда должно быть легко объединить матрицу расстояний Говера с числовыми столбцами из моего оригинального набора данных и передать их все в K-средние.

Я знаю, что есть другие алгоритмы кластеризации, кроме K-средних, и я планирую проверить некоторые другие. Но прежде чем я это сделаю, я хочу найти какой-то способ использовать все мои данные в одном алгоритме.

Столбцы тегов и текста ставят меня в тупик. Я не могу найти способ использовать их для кластеризации. Я нашел несколько статей о кластеризации слов из текстового документа – это не то, что я хочу сделать. Я хочу использовать столбец текста как одну (или несколько) “характеристики” среди других для кластеризации.
Я знаю о методе “мешка слов” для преобразования текста в вектор чисел. Я также легко могу представить, как использовать этот же метод для преобразования тегов в вектор. Однако это кажется немного избыточным, потому что это значительно увеличит размерность моих данных. Есть ли другие способы справиться с этим?

В конечном итоге – я ищу способ использовать все эти типы данных вместе для кластеризации. Я кратко изложил то, что знаю до сих пор, но я открыт для любых решений, даже если они совершенно отличаются от того, что я перечислил выше.

Спасибо!

По поводу тегов: Знаете ли вы, как они генерируются? Сколько уникальных тегов у вас есть? Если они генерируемые (т.е. много тегов, которые могут быть подмножествами других тегов). Вам, возможно, потребуется консолидация тегов, что также поможет с уменьшением размерности векторов слов. Если вы можете предоставить немного больше информации о том, как выглядят ваши данные и откуда они берутся, я смогу, возможно, дать более глубокий ответ.

Что касается текста: Вам, возможно, стоит попробовать использовать встраивание слов. Вы можете использовать предобученную модель word2vec.

Я не уверен, имеет ли смысл использовать две разные метрики расстояния. Ваши категориальные данные выглядят как целые числа, это порядковые данные или это индексы?

Один из вариантов – обучить встраивание для всех данных в одном пространстве, а затем применить любую технику кластеризации. Один из способов сделать это – использовать пакет StarSpace.

Ответ или решение

Кластеризация смешанных типов данных: числовые, категориальные, массивы и текст

Кластеризация является важной задачей в области анализа данных, особенно когда вы работаете с наборами данных, содержащими различные типы данных, такие как числовые, категориальные, массивы и текст. В этой статье мы рассмотрим, как объединить эти типы данных для их эффективной кластеризации.

Понимание типов данных

Ваш набор данных содержит четыре типа данных:

1. Числовые данные – продолжающиеся значения, которые могут быть использованы в алгоритмах кластеризации, таких как K-means.

2. Категориальные данные – дискретные категории, которые тоже могут быть преобразованы в числовые значения для использования в вычислениях. Например, категорическую переменную можно закодировать с помощью методики one-hot encoding.

3. Теги – массивы, содержащие различное количество дискретных значений для каждой строки. Необходимо учитывать, что каждая строка может иметь разные длины массивов.

4. Текстовые данные – строки текста, которые можно преобразовать в числовые вектора для последующей обработки.

Единая методология для кластеризации

С учетом различных типов данных, мы можем использовать несколько шагов, чтобы подготовить данные к кластеризации.

1. Преобразование и кодирование

• Числовые данные: Их можно использовать без изменений, так как они уже представляют числовую ценность.

• Категориальные данные: Для их обработки можно использовать метод one-hot encoding или порядковое кодирование (если данные имеют порядковую природу). Это позволит преобразовать категориальные значения в бинарные (0/1) или порядковые (1, 2, 3…).

• Теги: Для обработки массивов тегов можно воспользоваться несколькими стратегиями:

  • Бинарное кодирование: Создать бинарный вектор для каждого уникального тега, где 1 указывает на наличие тега, а 0 – на его отсутствие.
  • TF-IDF вектора: Если ваши теги представляют словесные значения, то метод TF-IDF может помочь при их векторизации, что позволит учитывать важность тегов.

• Текстовые данные: Для текстов в качестве векторов можно использовать:

  • Методы векторизации: например, TF-IDF или bag-of-words.
  • Word Embeddings: использование предварительно обученных моделей, таких как word2vec или GloVe, для преобразования текстов в векторы фиксированной размерности.

2. Формирование единого пространства

После кодирования и преобразования всех типов данных следует объединить их в едином векторном пространстве. Это можно сделать, например, с помощью склеивания векторов, полученных на предыдущем этапе.

Если вы получаете высокую размерность, рассмотрите возможность применения методов уменьшения размерности, таких как PCA (метод главных компонент) или t-SNE, чтобы сохранить основные вариации данных.

3. Выбор алгоритма кластеризации

Для кластеризации, учитывающей смешанные типы данных, вы можете рассмотреть алгоритмы, такие как:

• K-modes: специальная версия K-means для категориальных данных. Хотя это не учитывает текст и теги, можно использовать один из этапов подготовки данных, чтобы создать примеры.

• DBSCAN: алгоритм, который может работать с любыми размерами данных и не требует фиксированного количества кластеров заранее.

• Hierarchical clustering: метод иерархической кластеризации может быть использован для получения дерева кластеров.

• StarSpace: Это полезный инструмент, который может помочь создать векторные представления для всех типов данных и осуществить их кластеризацию одновременно.

Упрощение метрик расстояний

Согласно вашему вопросу, вы подумали о применении разных метрик расстояний для различных типов данных – это может быть сложно. Вместо этого попробуйте использовать единые векторные представления или составе общую метрику, учитывающую как катите, так и текст. Например, комбинируя различные расстояния (например, векторное расстояние и Gower distance) с последующей нормализацией, чтобы создать сочетаемую метрику.

Заключение

Как видно, использование разных типов данных в кластеризации требует предварительной обработки, векторизации и выбора соответствующего алгоритма для одинаковой работы с этими данными. Таким образом, подход учет цифрового представления всех типов данных будет основой для успешной кластеризации вашего набора данных. Применив эти шаги, вы сможете эффективно использовать все данные и получить более точные и информативные группы.

Если у вас будут дополнительные вопросы или потребности в конкретной настройке, не стесняйтесь задавать их – успехов в ваших исследованиях и анализе данных!