الگوریتم‌های خوشه‌بندی در scikit-learn

الگوریتم‌های خوشه‌بندی در scikit-learn: راهنمای جامع

مقدمه

در علم داده و یادگیری ماشین، خوشه‌بندی به فرآیند سازماندهی مجموعه داده‌ها به گروه‌های مجزا (خوشه‌ها) بر اساس شباهت بین نقاط داده اطلاق می‌شود. این امر به شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها و درک بهتر ساختار کلی داده‌ها کمک می‌کند. کتابخانه scikit-learn طیف وسیعی از الگوریتم‌های قدرتمند خوشه‌بندی را ارائه می‌دهد که در این نوشتار به بررسی و تشریح آنها می‌پردازیم.

انواع الگوریتم‌های خوشه‌بندی:

• خوشه‌بندی مبتنی بر مرکز (Centroid-based clustering): در این روش، خوشه‌ها بر اساس نقاط مرکزی (سنتروئیدها) که به طور میانگین از نقاط داده در هر خوشه محاسبه می‌شوند، شکل می‌گیرند. K-Means و K-Medoids از جمله الگوریتم‌های محبوب این دسته هستند.

• خوشه‌بندی مبتنی بر سلسله مراتبی (Hierarchical clustering): در این روش، خوشه‌ها به صورت سلسله مراتبی و با ادغام یا جداسازی نقاط داده بر اساس معیار شباهت، ایجاد می‌شوند. الگوریتم‌های Ward و Linkage Single از جمله الگوریتم‌های رایج این دسته هستند.

• خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (Density-based clustering): در این روش، خوشه‌ها بر اساس تراکم نقاط داده در فضای داده شناسایی می‌شوند. DBSCAN و OPTICS از جمله الگوریتم‌های شناخته شده این دسته هستند.

• خوشه‌بندی مبتنی بر مدل (Model-based clustering): در این روش، از مدل‌های آماری مانند مخلوط مدل‌های گاوسی برای خوشه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. EM (Expectation Maximization) از جمله الگوریتم‌های محبوب این دسته است.

انتخاب الگوریتم مناسب:

انتخاب الگوریتم مناسب برای خوشه‌بندی به عوامل مختلفی مانند نوع داده، شکل توزیع خوشه‌ها، حجم داده و هدف از خوشه‌بندی بستگی دارد.

ابزارهای scikit-learn:

کتابخانه scikit-learn کلاس‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی ارائه می‌دهد، از جمله:

• KMeans برای خوشه‌بندی مبتنی بر مرکز K-Means
• AgglomerativeClustering برای خوشه‌بندی مبتنی بر سلسله مراتبی
• DBSCAN برای خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی DBSCAN
• GaussianMixture برای خوشه‌بندی مبتنی بر مدل مخلوط مدل‌های گاوسی

نحوه استفاده از ابزارها:

from sklearn.cluster import KMeans, AgglomerativeClustering, DBSCAN, GaussianMixture

# بارگذاری و آماده سازی داده ها
X = ...  # مقادیر ویژگی ها

# خوشه‌بندی با K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=۳)  # تنظیم تعداد خوشه ها به ۳
kmeans.fit(X)
cluster_labels = kmeans.labels_

# خوشه‌بندی سلسله مراتبی
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=۳, linkage='ward')
cluster.fit(X)
cluster_labels = cluster.labels_

# خوشه‌بندی DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=۰.۵, min_samples=۵)
dbscan.fit(X)
cluster_labels = dbscan.labels_

# خوشه‌بندی با مخلوط مدل‌های گاوسی
gmm = GaussianMixture(n_components=۳)
gmm.fit(X)
cluster_labels = gmm.predict(X)

نکات:

• پیش از خوشه‌بندی داده‌ها، ضروری است که داده‌ها به طور مناسب پیش پردازش شوند تا از نویز و مقادیر گمشده پاک شوند.
• انتخاب تعداد خوشه‌ها (k) در الگوریتم‌های مبتنی بر مرکز k (مانند K-Means) می‌تواند چالش برانگیز باشد. روش‌های مختلفی مانند elbow method و silhouette analysis برای تعیین k مناسب وجود دارد.
• کتابخانه scikit-learn ابزارهایی برای ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی مانند metrics.silhouette_score و metrics.calinski_harabasz_score ارائه می‌دهد.

منابع:

• مستندات scikit-learn: خوشه‌بندی https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html