Bu, Makine Öğrenimi Algoritmalarını 10 Yaşındakilere Açıklama serisinin çok sayıda bölümüdür . XGBoost Regresyon ve K-Means Kümeleme hakkında önceki iki makaleyi okuduysanız , tatbikatı bilirsiniz. Kulağa korkutucu gelen bir algoritmamız var, o yüzden onu korkutucu parçalarından arındıralım ve arkasındaki basit sezgiyi anlayalım. Aynı K-Means Kümeleme damarı boyunca, bugün başka bir popüler kümeleme algoritması olan Hiyerarşik Kümeleme hakkında konuşacağız.
Diyelim ki bir giyim mağazası, C1-C9 etiketli 9 müşterisinin yaşlarını ve her birinin geçen ay mağazada harcadıkları tutarı topladı. (Süper küçük bir mağaza, ama onunla devam edelim.)
Artık mağaza, müşterilerini ve ihtiyaçlarını daha iyi anlamak için müşterilerinin bölümlerini veya kümelerini belirlemek istiyor. İşte bu noktada biz veri bilimcileri, günü kurtarmak için Hiyerarşik Kümeleme ile donanmış olarak devreye gireriz.
Açıklamayı 3 bölüme ayıracağım -
Her bir veri noktasını bir küme yaparak başlıyoruz. Bu 9 küme oluşturur:
En yakın iki kümeyi (Bölüm 2'deki yakınlık hakkında daha fazla bilgi için) alın ve bunları bir küme yapın. C2 ve C3 en yakın oldukları için bir küme oluştururlar. Bu bize toplam 8 küme verir.
Şimdi bu kümeyi Dendrogram adı verilen bir şey üzerinde temsil ediyoruz . X ekseni, noktaları (veya bizim durumumuzda müşterileri) temsil eder ve y ekseni, kümeler arasındaki mesafedir.
Bunu tekrarlıyoruz. En yakın iki kümeyi (C5 ve C6) alın ve bunları bir küme yapın ve bunu dendrogram üzerinde çizin.
Tekrar yap. (pembe küme ve C4)
Ve yeniden. (C7 ve C8)
Sadece bir kümemiz kalana kadar bu işlemi tekrarlamaya devam ediyoruz.
Şimdilik dendrogramı ve hiyerarşik kümelerimizi bu şekilde oluşturuyoruz.
Daha önce en yakın kümeleri bulmaktan bahsetmiştik ama bu yakınlığı tam olarak nasıl ölçebiliriz?
Pembe, mavi ve mor kümelerimiz olduğunu hayal edin. Ve şimdi pembe kümeyi mavi olanla mı yoksa mor olanla mı kümelememiz gerektiğini bulmak istiyoruz.
Bunu yapmanın 4 yolu vardır. Ama onlardan bahsetmeden önce kısaca mesafeden bahsedelim . Bu bağlamda mesafe dediğimde Öklid Mesafesi'ni kastediyorum . Dolayısıyla, koordinatlı p (p₁, p₂,…, pₙ) ve koordinatlı q (q₁, q₂,…, qₙ) n-boyutlarında iki nokta ise, aralarındaki Öklid mesafesi:
Bizim durumumuzda, veriler 2 boyutlu olduğundan, iki nokta arasındaki Öklid uzaklığı şöyle olacaktır:
Artık mesafeleri nasıl yorumlayacağımızı anladığımıza göre, yakınlığı belirlemenin 4 yolu şunlardır:
3. Ortalama Bağlantı : Adından da anlaşılacağı gibi, mesafe, birinci kümedeki her gözlem ile ikinci kümedeki her gözlem arasındaki ortalama mesafe olarak tanımlanır.
4. Centroid Metodu : Bu, her bir kümenin merkezini (centroid) bulmayı ve ardından aralarındaki mesafeyi bulmayı içerir. (Centroidleri nasıl hesaplayacağınızdan emin değilseniz, işlemi burada açıklarım )
Son dendrogramımızın şöyle göründüğünü biliyoruz:
Eşik mesafesini belirterek istediğimiz küme sayısını özelleştirebiliriz. Örneğin, mesafeleri 3'ten büyük olan kümeler istemediğimizi söyleyin: Sonra 3'te bir eşik çizgisi çiziyoruz:
Bu çizgi, bu seviyenin ötesinde herhangi bir küme istemediğimizi ima eder, bu nedenle bize eşik çizgisinin altında yalnızca 3 küme kalır:
Eşik mesafesini 5 olarak ayarlarsak, o zaman…
… 2 küme ile kaldık:
En uygun küme sayısını, herhangi bir genişletilmiş yatay çizgiyi geçmeyen en uzun çizgiyi bularak bulabiliriz . Bizim durumumuzda, bu en uzun satır olacak:
Bu en uzun mesafe çizgisini geçecek yatay bir çizgi çizin ve bu çizgi kümeleri hesaplamak için eşik olacaktır:
Artık kümeleme sürecini bitirdiğimize ve 3 optimal küme olduğunu bulduğumuza göre, mağaza bundan ne gibi öngörüler elde edebilir?
Kümelere bakarsanız, bunların 3 kategoriye ayrıldığını görürüz - fazla harcama yapmayan genç müşteriler, daha az harcama yapan eski müşteriler ve çok harcama yapan orta segment . Mağaza artık bu bilgileri kendi yararları için kullanabilir. Orta yaşlı müşterilerin üçüncü segmentine sunulan hizmetleri, ürünleri ve anlaşmaları güçlendirerek işlerini optimize edebilirler. Bu grubu daha mutlu kılmak için kaynaklarını toplayabilirler - onlara zevklerine hitap eden daha fazla seçenek sunun, onlar için en yeni ürünleri getirin ve hatta onlara özel alışveriş saatleri sunun.
Bu, kümelemenin nasıl kullanılabileceğinin basit bir örneğidir, ancak olasılıklar sonsuzdur!
Benim için daha fazla ML algoritması öneriniz veya yorumunuz varsa, benimle LinkedIn üzerinden bağlantı kurmaktan veya [email protected] adresinden bana e-posta göndermekten çekinmeyin.
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Zeta Alpha'dan aylık ML makaleleri seçkisi: Ses oluşturma, Backprop'suz Gradyanlar, Uzmanların Karışımı, Çok Modluluk, Bilgi Alma ve daha fazlası. Mart ayı yapay zeka dünyasındaki gelişmelerle dolu olarak geldi: hemen arkamızda WSDM konferansı ve AAAI'nin de henüz sona ermiş olması gibi yayınlar ve konferanslar gelmeye devam ediyor.
2021'de hizmet verdiğiniz müşteriler ve onlara anlattığınız hikayeler hakkında bildiğiniz her şeyi yeniden düşünmenizi tavsiye ediyorum. Geri adım atmak.
26 Temmuz'da Kilise, Meryem Ana'nın ebeveynleri olan Aziz Joachim ve Anne'yi inançları ve azimleri için anıyor. İşte ailemin hikayesi - hayatlarını sadelik içinde yaşayan ve bize yedi çocuğuna yaşam boyu eğitim veren basit bir çift.
asla kırılmayan, kendi yolunu bulan, ateşle şıngırdayan, her zaman inanmak isteyen, başka her şey neden önemli olsun ki, her şey bir yolunu bulup dururken, yavaş yavaş kalbimi veren türden. Bir yabancıya, hiç ayrılmak istemeyeceklerini umarak, umarım yeterli olur, her şey zorlaştığında ve umarım bir gün, o kadar da sert olmadığımı bilerek, kendimi yeterli bulurum. gerçekten blöf dediğim bu 'korkusuz Varlık'ta.
Bu ay tüm yeni abonelerimize ve yazarlarımıza sıcak bir karşılama; sürülerinizde ortaya çıkıyorsunuz ve bunun için size teşekkür ediyoruz. Burada harika bir topluluk oluşturuyoruz ve yorumlarınızı ve makalelerinizi okumak harika.