Кластеризация

Проще говоря, кластеризация - это не что иное, как разделение наблюдений на основе определенных свойств. В более техническом термине кластеризация - это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, процесс, с помощью которого наблюдения (данные) группируются таким образом, чтобы похожие наблюдения располагались ближе друг к другу. Это “неконтролируемый” алгоритм, потому что в отличие от контролируемых алгоритмов (например, случайный лес) вам не нужно обучать его с помощью помеченных данных, а вместо этого вы помещаете свои данные в “кластеризующую машину” вместе с некоторыми инструкциями (например количество кластеров, которые вы хотите), и машина вычислит остальное и сгруппирует данные на основе базовых шаблонов и свойств.

Промышленное применение

Почему кластеризация так популярна в области статистики и машинного обучения? Это связано с тем, что кластерный анализ является мощным инструментом интеллектуального анализа данных в широком спектре бизнес-приложений. Вот лишь некоторые из многих приложений:

Исследовательский анализ данных (EDA): Кластеризация является частью самых базовых методов анализа данных, используемых для понимания и интерпретации данных и развития первоначальной интуиции относительно особенностей и закономерностей в данных.

Статистический анализ: Часто используется для выявления сходства одной и той же переменной в разных выборках (например, оценки по математике среди детей в городе А по сравнению с городом В).

Городское планирование: Кластеризация помогает идентифицировать домохозяйства и сообщества со схожими характеристиками для реализации соответствующей политики развития сообществ.

Обнаружение аномалий: Страховые отрасли используют кластеризацию для выявления аномальных и потенциально мошеннических транзакций.

Сегментация клиентов: Кластеризация широко используется при разработке маркетинговых стратегий, например, для таргетирования различных категорий клиентов для различных видов рекламных акций.