Unsupervised Machine Learning is a branch of machine learning that deals with analyzing and clustering unlabeled datasets. One of the most efficient algorithms used in Unsupervised Learning is Hierarchical Clustering. In this article, we will explore Hierarchical Clustering in detail, including the algorithm implementation, the estimation of the number of clusters using the Elbow method, and the visualization of dendrograms using Python.
Was ist Hierarchical Clustering?
Hierarchical Clustering ist ein weiterer Algorithmus des Unsupervised Machine Learning, der dazu dient, unlabeled Datensätze in Cluster zu gruppieren. Hierbei wird eine Hierarchie von Clustern in Form einer baumartigen Struktur, auch Dendrogramm genannt, entwickelt. Ein Dendrogramm ist ein Baumdiagramm, das hierarchische Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zeigt. Im Vergleich zu anderen Clustering-Algorithmen wie K-means-Clustering benötigt Hierarchical Clustering keine vordefinierte Anzahl von Clustern. Die Anzahl der Cluster kann basierend auf der Struktur des Dendrogramms festgelegt werden.
Wie funktioniert der Hierarchical Clustering-Algorithmus?
Der Hierarchical Clustering-Algorithmus verwendet zwei verschiedene Ansätze, um Cluster zu erstellen: den agglomerativen und den divisiven Ansatz.
- Der agglomerative Ansatz ist ein Bottom-up-Ansatz, bei dem der Algorithmus damit beginnt, alle Datenpunkte als einzelne Cluster zu betrachten und sie dann schrittweise zu größeren Clustern zusammenzuführen, bis nur noch ein Cluster übrig ist.
- Der divisiven Ansatz ist das Gegenteil des agglomerativen Ansatzes. Hier werden alle Datenpunkte eines Clusters genommen und in immer kleinere Cluster aufgeteilt, bis jeder Datenpunkt ein eigenes Cluster bildet.
Der Hierarchical Clustering-Algorithmus verwendet eine Distanzmetrik, um die Ähnlichkeit zwischen Clustern oder Datenpunkten zu messen. Es gibt verschiedene Methoden, um diese Distanz zu berechnen, wie zum Beispiel die Single-Linkage-Methode, die die kürzeste Distanz zwischen den nächsten Punkten zweier Cluster berechnet, oder die Complete-Linkage-Methode, die die längste Distanz zwischen den Punkten zweier unterschiedlicher Cluster berechnet.
Implementierung des Hierarchical Clustering-Algorithmus
Um den Hierarchical Clustering-Algorithmus zu implementieren, verwenden wir Python und Jupyter Notebook. Zunächst müssen wir die erforderlichen Python-Module importieren, wie zum Beispiel sklearn, matplotlib, pandas, numpy, seaborn, plotly und yellowbrick. Diese Module ermöglichen uns die Datenanalyse, Visualisierung und Implementierung des Algorithmus.
Als Beispiel verwenden wir einen Datensatz zur Segmentierung von Kunden eines Einkaufszentrums. Dieser Datensatz enthält Informationen über das Alter, das jährliche Einkommen und die Ausgabebereitschaft der Kunden. Ziel ist es, die Kunden in verschiedene Gruppen zu segmentieren, um die Beziehungen zwischen dem Unternehmen und den Kunden zu verbessern oder den Umsatz in bestimmten Kundensegmenten zu steigern.
Nachdem wir den Datensatz importiert haben, überprüfen wir, ob er Nullwerte enthält. Anschließend visualisieren wir die Verteilung der Werte für jede Spalte des Datensatzes mithilfe von Histogrammen. Wir verwenden auch Heatmaps, um die Intensität der Datencluster zu visualisieren.
Um die optimale Anzahl von Clustern zu bestimmen, verwenden wir die Elbow-Methode. Diese Methode ermöglicht es uns, die Summe der quadrierten Abweichungen oder die Inertia zu berechnen und den Punkt zu finden, an dem die Abnahme der Inertia abflacht. Basierend auf diesem Punkt können wir die optimale Anzahl von Clustern schätzen.
Nachdem wir die optimale Anzahl von Clustern ermittelt haben, implementieren wir den Hierarchical Clustering-Algorithmus und visualisieren die Cluster mithilfe eines 3D-Plots. Dieser Plot zeigt die Verteilung der Datenpunkte in den verschiedenen Clustern basierend auf Alter, Ausgabebereitschaft und jährlichem Einkommen.
Fazit
Hierarchical Clustering ist ein leistungsstarker Algorithmus des Unsupervised Machine Learning, der es ermöglicht, unlabeled Datensätze in Cluster zu gruppieren. In diesem Artikel haben wir die Implementierung des Hierarchical Clustering-Algorithmus mit Python und Jupyter Notebook behandelt. Wir haben die Schritte zur Vorbereitung des Datensatzes, die Visualisierung der Datenverteilung, die Schätzung der optimalen Anzahl von Clustern mit der Elbow-Methode und die Implementierung des Hierarchical Clustering-Algorithmus detailliert beschrieben.
Mit diesem Wissen können Sie nun Hierarchical Clustering in Ihren eigenen Projekten anwenden und die Clusterstruktur in Ihren Daten erkennen. Viel Erfolg bei der Anwendung von Hierarchical Clustering in der Praxis!
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