Кластеризация: суть и задачи

Кластеризация - уникальный метод, который позволяет разбить объекты на группы, не имея заранее заданной обучающей выборки или знания о природе этих классов. Модель самостоятельно определяет схожесть некоторых предметов и объединяет их в один сектор. Одним из преимуществ кластеризации является то, что она не требует знания о том, какие классы будут сформированы и сколько их будет. Научным названием кластеризации является unsupervised classification из-за сходства постановки задачи.

Методы кластеризации - эффективный инструмент для решения задач классификации, когда сбор обучающей выборки затруднителен или дорог. Валидационнаявыборочная совокупность нуждается в меньшем приведении примеров, чтобы оценить результаты процесса. Но следует помнить, что точность работы supervised-методов существенно выше. И если возможен сбор обучающей выборки, лучше используйте её для решения задачи классификации.

Один из хороших примеров применения методов кластеризации - анализ геоданных. При использовании приложений в мобильных телефонах часто необходимо определить точное местоположение. Погрешность в GPS-данных возникает из-за движения пользователей: часто приходится наблюдать множество точек вместо точного положения. Это особенно актуально при анализе поведения тысяч людей в определенной локации, например, для определения наиболее популярных мест, где пользователи садятся в такси у аэропорта.

Еще одним примером, связанным с кластеризацией геоданных, является наличие в телефонах интерфейсов для просмотра фотографий. По ним можно определить местонахождение, а при масштабировании карты можно увидеть разные кластеры, на которые они делятся. Также интересным примером является построение цветовой схемы интерфейса под выбранное пользователем изображение: необходимо произвести кластеризацию цветов, используя RGB-представление или другие признаки оттенка. Затем использовать их для оформления интерфейса, включая фоновую картинку.

Этот подход применяется при наличии массивов данных с разными признаками. Однако у них должно быть какое-то единство, по-другому осуществить кластеризацию не удастся. На группы можно разделить:

- Клиентов, чтобы проанализировать поведение конкретных их объединений.

- Оппонентов бизнеса - при изучении рынка.

- Болезни - для исследования статистических данных о выздоровлении.

- Участников опроса - чтобы проанализировать мнения людей разных групп.

- SEO-ключи – для создания тем на страницах сайта.

- Полученные файлы, имеющие разный формат, для их удобной обработки.

Кластеризация широко распространена в различных сферах, так как ее можно применить почти ко всем данным, которые необходимо объединить в одну систему и придать им единую структуру.

У деления данных на кластеры для анализа четыре основные цели:

- Понимание

Чтобы аналитик смог определить, по какому признаку взяты данные, необходимо сортировать разрозненные сведения на группы. Тогда будет проще произвести процесс обработки, к примеру, применение определенных методов анализа кластеризации к разным кластерам.

- Выявление аномалий

Осуществив кластеризацию, возможно выявить отдельные данные, не относящиеся ни к одной группе. Чтобы определить наличие ошибки или интересного феномена, их следует обработать.

- Расширение

Иногда при сборе информации какие-то данные имеют больше признаков, а какие-то меньше. Изучаемый подход позволит сделать предположение об отсутствующих у иных элементов чертах группы. Приведем пример кластеризации. Известно, что время нахождения участников в группе «мужчины» на сайте в среднем занимает 15 минут. Если в кластере появится новый человек с неизвестным временем пребывания на сайте, можно будет предположить, что для него оно тоже равно 15 минутам.

- Сжатие

Большое количество данных можно разделить на группы, затем произвести усреднение и оставить по одному объекту на каждый кластер. Это будет способствовать использованию меньшей мощности при анализе в будущем.

Оценка результатов является сложной задачей, так же как и сам процесс группировки. Наиболее распространенные методы включают «внутреннюю» и «внешнюю» оценку. В первом случае система сводится к одному качественному показателю, а во втором кластеризацию сравнивают с уже существующей классификацией или «основополагающей правдой». Дополнительно эксперт-человек может провести ручную оценку и определить полезность использования метода в предполагаемом приложении.

Кластеризация - очень полезный инструмент, особенно в области анализа данных для рекламы. Когда необходимо эффективно распределить PR-бюджет, привлекая максимальное количество клиентов за минимальные затраты, метод поможет определить наиболее подходящий подход.