Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с такими характеристиками, как количество просмотров продукта (в сотнях тысяч), количество кликов по продуктам (в тысячах), коэффициент конверсии (в десятичном формате, например, 7,6%) и продажи (в сотнях). Нужно ли масштабировать данные для кластеризации?
Это зависит от данных и метода, который вы используете. Например, многие алгоритмы кластеризации (например, K-Means) используют метрику расстояния (эвклидово расстояние, манхэттенское расстояние и т.д.), поэтому рекомендуется масштабировать данные.
Вам может быть полезно:
Нужна ли масштабировка признаков алгоритмам кластеризации на этапе предварительной обработки?
Ответ или решение
Конечно, давайте рассмотрим вопрос о необходимости масштабирования данных для кластеризации в вашем случае.
Ваша выборка состоит из признаков с значительными различиями в диапазонах: количество просмотров продукта (в сотнях тысяч), количество кликов (в тысячах), коэффициент конверсии (в десятых долях, например, 7.6%) и продажи (в сотнях). Эти различия в масштабах данных могут повлиять на результаты кластеризации, так как многие алгоритмы, такие как K-Means, основываются на метрических расстояниях (например, евклидово расстояние или манхэттенское расстояние) для определения близости между объектами.
Почему масштабирование имеет значение?
-
Влияние абсолютных значений: В случае, когда признаки имеют разные единицы измерения и масштабы, те признаки, которые имеют большие значения, например, количество просмотров, могут доминировать над признаками с меньшими значениями, например, коэффициентом конверсии. Это может привести к тому, что результатом кластеризации будет такое, что кластеры будут сосредоточены вокруг значений тех признаков, которые имеют большие масштабы.
-
Снижение искажений: Масштабирование помогает устранить искажения, которые могут возникнуть из-за различий в масштабах, и позволяет более точно выявлять паттерны в данных.
Когда следует масштабировать данные?
Для алгоритмов, использующих расстояния, таких как K-Means или иерархическая кластеризация, масштабирование данных является обязательным этапом предварительной обработки. Часто используется стандартное масштабирование (стандартизация), которое приводит данные к нулевому среднему значению и единичному стандартному отклонению, или мин-макс масштабирование, которое нормализует данные в диапазоне от 0 до 1.
Рекомендации по масштабированию
-
Стандартизация: Если ваши данные имеют различные единицы измерения и различный разброс, стандартная практика — это стандартизация. Это особенно полезно, если вы ожидаете, что ваши данные будут иметь нормальное распределение.
-
Нормализация: Если ваши данные имеют разные диапазоны и вы хотите привести их к единому масштабу, можно использовать нормализацию (метод min-max). Это подойдет, например, для бинарных или категориальных данных.
-
Проверка метода: Если вы используете алгоритмы, которые не основываются на расстоянии (например, алгоритмы на основе плотности, такие как DBSCAN), масштабирование может быть менее критичным, хотя все равно рекомендуется.
Заключение
Таким образом, для вашего набора данных с такими значительными различиями в диапазонах значений, рекомендуется провести предварительное масштабирование перед применением алгоритмов кластеризации, таких как K-Means. Это поможет гарантировать, что все признаки будут должным образом учтены в процессе кластеризации и позволит получить более надежные и интерпретируемые результаты.
Если вам нужны дополнительные ресурсы по этому вопросу, вы можете ознакомиться с уже упомянутыми ссылками:
- Do Clustering algorithms need feature scaling in the pre-processing stage?
- Are mean normalization and feature scaling needed for K-Means clustering?
Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться!