มาดูประเภทของอัลกอริทึมการจัดกลุ่มอย่างรวดเร็วกันและเมื่อใดที่คุณควรเลือกแต่ละประเภท
เมื่อเลือกอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม คุณควรพิจารณาว่าอัลกอริทึมปรับขนาดให้เข้ากับชุดข้อมูลหรือไม่ ชุดข้อมูลในแมชชีนเลิร์นนิงมีตัวอย่างได้หลายล้านตัวอย่าง แต่มีอัลกอริทึมของคลัสเตอร์บางรายการเท่านั้นที่ทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพ อัลกอริทึมหลายคลัสเตอร์ทํางานได้โดยการคํานวณความคล้ายคลึงระหว่างตัวอย่างคู่ทั้งหมด ซึ่งหมายความว่ารันไทม์จะเพิ่มขึ้นเมื่อจํานวนตัวอย่างทั้งหมด \(n\)แสดงเป็นจํานวน \(O(n^2)\) ในรูปแบบที่ซับซ้อน \(O(n^2)\) อัลกอริทึมจะใช้ไม่ได้หากตัวอย่างมีจํานวนหลายล้านรายการ หลักสูตรนี้จะมุ่งเน้นที่อัลกอริทึม K-means ซึ่งมีความซับซ้อน \(O(n)\)ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมจะปรับสเกลเชิงเส้นด้วย \(n\)
ประเภทของการคลัสเตอร์
การจัดกลุ่มมีหลายวิธีด้วยกัน ดูรายการทั้งหมดได้ที่ การสํารวจที่ครอบคลุมของอัลกอริทึมคลัสเตอร์ Xu, D. และ Tian, Y. Ann. ข้อมูล วิทย์ (2015) 2: 165 แต่ละแบบเหมาะสําหรับการเผยแพร่ข้อมูลแบบใดแบบหนึ่ง ด้านล่างนี้เป็นการพูดคุยสั้นๆ เกี่ยวกับแนวทางทั่วไป 4 แบบ ที่มุ่งเน้นการจัดกลุ่มด้วยเซนทรอยด์โดยใช้ k-means
การคลัสเตอร์แบบเซนทรอยด์
การจัดกลุ่มแบบเซนทรอยด์ จะจัดระเบียบข้อมูลเป็นคลัสเตอร์แบบไม่ใช่ลําดับชั้น ซึ่งตรงข้ามกับคลัสเตอร์แบบลําดับชั้นที่ระบุด้านล่าง ส่วน k-means คืออัลกอริทึมของคลัสเตอร์แบบเซนทรูที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด อัลกอริทึมที่อิงตาม Centroid มีประสิทธิภาพ แต่มีความไวต่อสภาวะเริ่มต้นและค่าผิดปกติ หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่ K-Mean เพราะเป็นอัลกอริทึมการจัดกลุ่มที่มีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และเรียบง่าย
การคลัสเตอร์แบบความหนาแน่น
การจัดกลุ่มแบบความหนาแน่นจะเชื่อมโยงพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของตัวอย่างสูงอยู่ในคลัสเตอร์ ทําให้เกิดรูปแบบที่มีรูปทรงได้ตามต้องการ ตราบใดที่สามารถเชื่อมต่อพื้นที่ที่หนาแน่นได้ อัลกอริทึมเหล่านี้จะมีปัญหากับข้อมูลความหนาแน่นที่แตกต่างกันและมิติข้อมูลที่สูง นอกจากนี้ ระบบออกแบบอัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ได้กําหนดค่าที่ผิดปกติให้กับคลัสเตอร์
การคลัสเตอร์แบบกระจาย
วิธีการจัดกลุ่มนี้จะถือว่าข้อมูลประกอบด้วยการกระจาย เช่น Gaussian Distributions รูปที่ 3 อัลกอริทึมที่อิงตามการกระจายจะกระจายข้อมูลออกเป็น 3 เกาส์ เมื่อระยะห่างจากจุดศูนย์กลางของการกระจายเพิ่มขึ้น ความน่าจะเป็นที่จุดหนึ่งๆ เป็นของการกระจายจะลดลง ช่วงความถี่แสดงให้เห็นว่า ความน่าจะเป็นลดลง หากไม่ทราบประเภทของการเผยแพร่ในข้อมูล คุณควรใช้อัลกอริทึมอื่น
การคลัสเตอร์แบบลําดับชั้น
คลัสเตอร์แบบลําดับชั้นจะสร้างโครงสร้างของคลัสเตอร์ การจัดกลุ่มแบบลําดับชั้นไม่น่าประหลาดใจ เหมาะกับข้อมูลแบบลําดับชั้น เช่น การจัดหมวดหมู่ ดูตัวอย่าง การเปรียบเทียบ 61 Sequenced Escherichia coli Genomes โดย Oksana Lukjancenko, Trudy Wassenaar และ Dave Ussery นอกจากนี้ ประโยชน์อีกอย่างคือ คลัสเตอร์จํานวนเท่าใดก็ได้ที่เลือกโดยตัดโครงสร้างในระดับที่เหมาะสม
