Существует несколько популярных алгоритмов обучения без учителя, каждый из которых может быть использован в зависимости от характера данных и целей анализа. К наиболее распространённым относятся:
1. Кластеризация
.. Кластеризация – это процесс, который разбивает набор данных на группы (кластеры), содержащие схожие элементы. Это позволяет упростить анализ данных и выявить закономерности. Наиболее известные алгоритмы кластеризации – это K-средних, иерархическая кластеризация и алгоритм DBSCAN.
.. Пример:
.. Допустим, у вас есть набор данных о клиентах интернет-магазина, включая их возраст, доход и расходы. Применив алгоритм K-средних, можно выделить несколько групп клиентов: бюджетные покупатели, семейные клиенты и высокодоходные покупатели, что позволит более точно настраивать маркетинговую стратегию.
.. Код:
.. ```python
.. from sklearn.cluster import KMeans
.. import numpy as np
.. # Примерные данные
.. X = np.array([[25, 30000], [40, 60000], [30, 40000], [35, 80000]])
.. # Кластеризация
.. kmeans = KMeans(n_clusters=2)
.. kmeans.fit(X)
.. print(kmeans.labels_)
.. ```
2. Снижение размерности
.. Снижение размерности помогает упростить набор данных, сохраняя при этом его важные свойства и структуры. Это может быть полезно для визуализации или уменьшения вычислительных затрат. Наиболее распространённые методы – это метод главных компонент, t-SNE и автоэнкодеры.
.. Пример:
.. Визуализируя многофункциональное пространство данных, можно использовать метод главных компонент для преобразования 30-мерного набора данных о пациентах в 2D-пространство. Это позволяет исследовать данные, выявлять паттерны и, возможно, находить аномалии.
.. Код:
.. ```python
.. from sklearn.decomposition import PCA
.. # Примерные данные
.. X = np.random.rand(100, 30)..# 100 наблюдений, 30 признаков
.. # Снижение размерности
.. pca = PCA(n_components=2)
.. X_reduced = pca.fit_transform(X)
.. print(X_reduced)
.. ```
3. Ассоциативные правила
.. Алгоритмы для поиска ассоциативных правил используются для выявления интересных и скрытых отношений между переменными в больших наборах данных. Знаменитый алгоритм Apriori позволяет находить частые наборы элементов и строить правила, показывающие, как одни элементы ассоциируются с другими.
.. Пример:
.. В ритейле можно использовать этот подход для выявления, что покупка молока часто сопровождается покупкой хлеба. Это может подсказать, как организовать товары в магазине для повышения продаж.
.. Код:
.. ```python
.. from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
.. import pandas as pd
.. # Примерные данные
.. data = pd.DataFrame({'Молоко': [1, 1, 0, 0],
........................'Хлеб': [1, 0, 1, 1],
........................'Масло': [0, 1, 1, 1]})
.. # Поиск частых наборов
.. частые_наборы = apriori(data, min_support=0.5, use_colnames=True)
.. print(частые_наборы)
.. # Выявление ассоциативных правил
.. правила = association_rules(частые_наборы, metric="confidence", min_threshold=0.7)
.. print(правила)
.. ```
Рекомендации по выбору алгоритма
При выборе алгоритма обучения без учителя важно учитывать следующие факторы:
1. Тип данных и его масштаб: Если вы работаете с небольшими данными, многие алгоритмы, такие как K-средних или иерархическая кластеризация, будут работать эффективно. Однако для больших объемов данных лучше использовать более оптимизированные алгоритмы, например, DBSCAN.
