Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, в котором мне нужно кластеризовать данные. После выполнения всех обычных шагов (в любом порядке: одна горячая кодировка/кодирование категории BaseN, применение квантильного преобразования из-за отсутствия у столбцов известных распределений, масштабирование данных, удаление многоколлинеарности и выбросов и т. д.), я обнаружил, что в данных нет явных кластеров:
При выполнении DBSCAN с идеальными параметрами получается один кластер и ужасные силуэтные коэффициенты, и то же самое, если я запускаю его на всем наборе данных или на версии PCA. (Я также запустил его с множеством случайных параметров, чтобы посмотреть, улучшает ли это что-то, но ничего.) Конечно, я мог бы заставить K-Means создать больше кластеров, но цель заключается в том, чтобы получить более явные кластеры.
Мой вопрос: есть ли метод выбора признаков, который максимизировал бы расстояние между кластерами данных? Я вижу нечто отдаленно похожее на формирование кластера в этих данных, и мне интересно, есть ли какие-либо методы/метрики, которые я мог бы использовать для изоляции признаков, которые приведут к более явным кластерам данных (использовать каждый доступный столбец не требует бизнес-кейс для этого, но применять все вручную невозможно из-за количества столбцов). Также существуют ли другие методы предварительной обработки данных, которые могли бы подчеркнуть различия между кластерами?
Спасибо!
Вы можете найти какое-то нелинейное вложение ваших данных, которое лучше кластеризует ваши данные. Это будет предполагать, что ваши данные на самом деле находятся в некотором пространстве более низкой размерности, которое линейные методы, такие как PCA, не способны восстановить. Sklearn.manifold будет хорошим местом для начала, например, isomap или tSNE.
Ответ или решение
Когда речь идет о кластеризации данных, выбор признаков — это критически важный этап, который может значительно повлиять на результаты. Если вы столкнулись с проблемой, что ваши попытки выделить кластеры не увенчались успехом, и даже использование методов, таких как DBSCAN с «идеальными параметрами», не принесло заметных результатов, необходимо рассмотреть более стратегический подход к выбору признаков.
1. Понимание Признаков
Сначала важно понять, какие признаки у вас есть, и как они могут влиять на кластеризацию. Вы уже упомянули, что проводили один-hot и BaseN кодирование категориальных данных, а также скалировали данные и устраняли многоколлинеарность и выбросы. Однако необходимо также учитывать:
- Семантическая значимость признаков: Признаки должны быть релевантны задаче и помогать отличать данные друг от друга. Определите, какие признаки могут внести наибольшее значение в определение кластеров.
- Размерность данных: Чем больше признаков вы используете, тем сложнее становится поиск значительных кластеров, так как высокоразмерные пространства могут вызывать «проклятие размерности».
2. Методы выбора признаков
Чтобы выбрать наиболее значимые признаки для кластеризации, можно использовать несколько методов:
-
Методы на основе важноcти (Importance-based methods): Используйте алгоритмы, такие как Random Forest или деревья решений, которые могут ранжировать признаки по их важности. Это позволит вам определить, какие признаки вносят наибольший вклад в различие между объектами.
-
Методы отбора признаков (Feature selection methods): Применяйте метод последовательного отбора (Sequential Feature Selector) или методы отборки на основе оценки, такие как LASSO, которые могут помочь вам изолировать наиболее полезные признаки.
-
Кластерный анализ признаков (Cluster analysis of features): Проведите предварительный кластерный анализ на ваших признаках, чтобы увидеть, какие из них группируются вместе, и выберите наиболее разрозненные группы для дальнейшего анализа.
3. Необъятный анализ и визуализация
Для изменений проявления различий между кластерами рассмотрите:
-
Необъятный анализ (Unsupervised Learning): Примените техники неуправляемого обучения, такие как t-SNE или UMAP, для извлечения скрытых структур и представления данных в более удобной для визуализации форме. Это может помочь вам заметить, какие признаки лучше отделяют кластеры.
-
Визуализация: Используйте методы визуализации, такие как графики рассеяния и матрицы разброса, чтобы визуально оценить, какие признаки могут выделять кластеры. Это может помочь выделить скрытые закономерности.
4. Препроцессинг и превращение данных
Дополнительно, чтобы усилить различия между кластерами, рассмотрите:
-
Нормализация и стандартизация: Убедитесь, что все значения признаков нормализованы или стандартизированы. Это обучение увеличивает значимость признаков с меньшими значениями.
-
Бинаризация или дискретизация данных: Преобразуйте непрерывные переменные в категориальные, чтобы вычленить важные особенности и облегчить обнаружение кластеров.
-
Генерация нового признака (Feature Engineering): Создайте новые признаки из существующих, которые могут подчеркнуть различные аспекты ваших данных. Это может включать взаимодействие между переменными или использование корней и логарифмов.
Заключение
Выбор признаков — это итеративный процесс, и применение различных методов анализа и визуализации может привести к получению более четких кластеров. Оптимизируя свои признаки и применяя нестандартные подходы, такие как t-SNE или UMAP, можно значительно улучшить результаты кластеризации. Не забывайте, что также важно учитывать контекст бизнеса и предметную область, так как это может направлять ваши усилия в поиске наиболее значимых признаков.