ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی در scikit-learn

ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی در scikit-learn: راهنمای جامع

در حوزه یادگیری ماشین، ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی نقشی اساسی در سنجش کارایی و اتکا‌پذیری آنها در گروه‌بندی داده‌ها ایفا می‌کند. انتخاب معیارهای مناسب برای ارزیابی، به درک عمیق از کیفیت خوشه‌بندی و انتخاب الگوریتم و پارامترهای مناسب برای وظایف خاص کمک می‌کند. کتابخانه scikit-learn به عنوان ابزاری قدرتمند، مجموعه‌ای از ابزارها را برای ارزیابی جامع خوشه‌بندی ارائه می‌دهد که در این نوشتار به تشریح آنها می‌پردازیم.

چالش‌های ارزیابی خوشه‌بندی:

• عدم وجود معیار ذاتی: برخلاف وظایف یادگیری ماشین با برچسب‌های مشخص، در خوشه‌بندی هیچ پاسخ درست یا غلطی به طور ذاتی وجود ندارد و کیفیت خوشه‌بندی به طور نسبی و بر اساس معیارهای انتخابی سنجیده می‌شود.

• وابستگی به معیارهای شباهت: کیفیت خوشه‌بندی به شدت به معیار شباهت انتخاب شده برای محاسبه شباهت بین نقاط داده بستگی دارد. انتخاب معیار نامناسب می‌تواند منجر به نتایج نادرست و گمراه کننده شود.

معیارهای بنیادی ارزیابی:

• معیارهای درون خوشه‌ای (Within-cluster measures): این معیارها، انسجام و فشردگی نقاط داده را در داخل هر خوشه ارزیابی می‌کنند. شاخص سیلوئت (Silhouette Score) و شاخص کالیانسکی-هاراباز (Calinski-Harabasz Score) از جمله این معیارها هستند.

• معیارهای بین خوشه‌ای (Between-cluster measures): این معیارها، جدایی و تمایز بین خوشه‌ها را ارزیابی می‌کنند. شاخص ضریب جدایی (Separation Measure) و شاخص شاخص قطر (Diameter) از جمله این معیارها هستند.

• ارزیابی بصری: پلات‌هایی مانند نمودار پراکندگی و دندروگرام می‌توانند به تجسم بصری خوشه‌بندی و تشخیص ساختار کلی داده‌ها کمک کنند.

ابزارهای کاربردی scikit-learn:

• metrics.silhouette_score: این تابع، شاخص سیلوئت را برای یک خوشه‌بندی محاسبه می‌کند.

• metrics.calinski_harabasz_score: این تابع، شاخص کالیانسکی-هاراباز را برای یک خوشه‌بندی محاسبه می‌کند.

• metrics.separation_score: این تابع، شاخص ضریب جدایی را برای یک خوشه‌بندی محاسبه می‌کند.

نحوه استفاده از ابزارها:

from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, separation_score

# خوشه‌بندی با KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=۳)
kmeans.fit(X)
cluster_labels = kmeans.labels_

# محاسبه معیارهای درون خوشه‌ای
silhouette_avg = silhouette_score(X, cluster_labels)
calinski_harabasz_score = calinski_harabasz_score(X, cluster_labels)

# محاسبه معیار بین خوشه‌ای
separation = separation_score(X, cluster_labels)

# چاپ نتایج
print("Silhouette Score:", silhouette_avg)
print("Calinski-Harabasz Score:", calinski_harabasz_score)
print("Separation Score:", separation)

نکات کلیدی:

• انتخاب معیارهای مناسب برای ارزیابی به نوع داده، هدف از خوشه‌بندی و حساسیت خوشه‌بندی به معیارهای شباهت بستگی دارد.

• در مواردی که معیارهای مختلف نتایج متناقضی ارائه می‌دهند، استفاده از روش‌های ارزیابی بصری و قضاوت متخصصان می‌تواند به انتخاب خوشه‌بندی مناسب کمک کند.

• کتابخانه scikit-learn ابزارهایی برای رسم نمودارهای پراکندگی و دندروگرام (مانند cluster.plot_hierarchy و manifold.TSNE) ارائه می‌دهد که به تجسم بصری خوشه‌بندی کمک می‌کنند.

منابع:

• مستندات scikit-learn: ارزیابی خوشه‌بندی https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html