ชุดข้อมูลของแมชชีนเลิร์นนิงอาจมีข้อมูล ตัวอย่าง แต่ไม่ใช่อัลกอริทึมการจัดกลุ่มทั้งหมดที่จะปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ คลัสเตอร์หลายรายการ จะคำนวณความคล้ายคลึงระหว่างตัวอย่างทุกคู่ หมายความว่ารันไทม์จะเพิ่มขึ้นตามกำลังสองของตัวอย่าง \(n\) ซึ่งแสดงเป็น \(O(n^2)\) สัญกรณ์ความซับซ้อน \(O(n^2)\) อัลกอริทึมไม่ใช่ มีประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างหลายล้านรายการ
อัลกอริทึม k-means มี ความซับซ้อนของ \(O(n)\)ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมจะปรับสเกลเป็นเชิงเส้นกับ \(n\) อัลกอริทึมนี้จะมุ่งเน้นไปที่หลักสูตรนี้
ประเภทของคลัสเตอร์
สำหรับรายการที่สมบูรณ์ของวิธีการจัดกลุ่มต่างๆ โปรดดูที่ การสำรวจแบบครอบคลุมเกี่ยวกับอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม Xu, D. & Tian, Y. Ann. ข้อมูล วิทยาศาสตร์ (2015) 2: 165 แต่ละแนวทางเหมาะกับ การกระจายข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง หลักสูตรนี้จะพูดถึงวิธีการทั่วไป 4 ประการ เหล่านี้
คลัสเตอร์แบบเซนทรอยด์
เซนทรอยด์ของคลัสเตอร์คือ ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของจุดทั้งหมดใน คลัสเตอร์ คลัสเตอร์แบบเซนทรอยด์จะจัดระเบียบข้อมูลตามลำดับชั้น คลัสเตอร์ อัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบเซนทรอยด์มีประสิทธิภาพแต่มีความละเอียดอ่อนต่อ เงื่อนไขเริ่มต้นและค่าผิดปกติ ในจำนวนนี้ k-means ถือว่ามากที่สุด ใช้กันอย่างแพร่หลาย ผู้ใช้ต้องกำหนดจำนวนเซนทรอยด์ k และ ทำงานได้ดีกับกลุ่มขนาดเท่าๆ กัน
คลัสเตอร์ตามความหนาแน่น
การจัดกลุ่มแบบอิงตามความหนาแน่นเชื่อมโยงพื้นที่ที่ต่อเนื่องกันของตัวอย่างความหนาแน่นสูงเข้าเป็น คลัสเตอร์ ซึ่งช่วยให้ค้นพบกลุ่มของรูปร่างใดๆ ได้ไม่ว่าจะจำนวนเท่าใด ไม่ได้กำหนดค่าผิดปกติให้กับคลัสเตอร์ อัลกอริทึมเหล่านี้มีปัญหากับ กลุ่มของความหนาแน่นและข้อมูลต่างๆ ที่มีมิติสูง
คลัสเตอร์แบบอิงตามการกระจาย
แนวทางการจัดกลุ่มนี้สันนิษฐานว่าข้อมูลประกอบด้วยความน่าจะเป็น เช่น การแจกแจงแบบเกาส์เซียน ใน รูปที่ 3 อัลกอริทึมตามการกระจายจัดกลุ่มข้อมูลเป็นเกาส์เชียน 3 อัน การกระจาย เมื่อระยะห่างจากศูนย์การกระจายเพิ่มขึ้น ความน่าจะเป็นที่จุดหนึ่งๆ เป็นของการแจกแจงจะลดลง การแสดงของวง ที่ความน่าจะเป็นลดลง เมื่อคุณไม่สบายใจที่จะคาดเดา การกระจายข้อมูลที่สำคัญ คุณควรใช้อัลกอริทึมอื่น
การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น
การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นจะสร้างแผนผังของคลัสเตอร์ การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น ไม่น่าแปลกใจเลยที่ เหมาะอย่างยิ่งกับข้อมูลลำดับชั้น เช่น การจัดหมวดหมู่ โปรดดู การเปรียบเทียบจีโนม Escherichia coli ตามลำดับ 61 ชนิด โดย Oksana Lukjancenko, Trudy Wassenaar และ Dave Ussery เป็นตัวอย่าง เลือกคลัสเตอร์กี่ตัวก็ได้โดยตัดต้นไม้ให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม
