מהו ניתוח אשכולות?
ניתוח אשכולות, הידוע גם בשם clustering, היא טכניקה המשמשת בניתוח נתונים וסטטיסטיקה כדי לקבץ קבוצה של אובייקטים
בצורה כזו שאובייקטים באותה קבוצה (הנקראים אשכול) דומים יותר זה לזה מאשר לאלה שבקבוצות אחרות .
ניתוח אשכולות זה סוג של למידה לא מפוקחת, מה שאומר שהיא מוצאת דפוסים בנתונים מבלי להיות מונחית על ידי תוצאה או תיוג ידועים.
המטרה העיקרית של קלסטרינג היא לסווג אובייקטים לאשכולות בהתבסס על תכונותיהם כך שמידת השיוך תהיה חזק
ה בין חברי אותו אשכול וחלשה בין חברי אשכולות שונים.
הנה כמה נקודות מפתח של ניתוח אשכולות:
סוגי אשכולות
מקבץ היררכי: בונה עץ של אשכולות וניתן לחלקו לאגלומרטיבי (גישה מלמטה למעלה) ומחלק (גישה מלמעלה למטה).
שיטות חלוקה לחלוקה: כגון k- mean clustering, כאשר ‘k’ מייצג את מספר האשכולות שצוינו מראש, ואובייקטים מוקצים לאשכול
הקרוב ביותר לפי מידת מרחק.
שיטות מבוססות צפיפות: כמו DBSCAN (צפיפות מבוססת מרחבית של יישומים עם רעש), היוצר אשכולות המבוססים על אזורים
צפופים של נקודות נתונים.
שיטות מבוססות רשת: שמכמתות את המרחב למספר סופי של תאים היוצרים מבנה רשת ולאחר מכן מבוצעת מקבץ על מבנה רשת זה.
יישומים של ניתוח אשכולות
מחקר שוק: פילוח לקוחות לפי דפוסי רכישה.
ביולוגיה: לצביר גנטי, סיווג צמחים ובעלי חיים והבנת אזורים אקולוגיים.
אשכול מסמכים: לניהול ואחזור של קבוצות גדולות של מסמכים, כגון קיבוץ מאמרי חדשות המכסים נושאים דומים.
זיהוי חריגות: כדי לזהות מקרים חריגים או חריגים בנתונים, כגון זיהוי הונאה.
אתגרים של ניתוח אשכולות
קביעת מספר האשכולות המייצגים בצורה הטובה ביותר את הנתונים.
טיפול בסוגים וקנה מידה שונים של נתונים.
התמודדות עם חריגים ורעש בנתונים.
בחירת אלגוריתם מקבץ מתאים ומדידת מרחק בהתבסס על אופי הנתונים.
מי זקוק לניתוח אשכולות?
ניתוח אשכולות מנוצל על ידי אנשי מקצוע ומגזרים שונים בשל יכולתו לארגן מערכי נתונים גדולים לקבוצות משמעותיות
ללא תיוג מוקדם של הנתונים.
להלן כמה מקבוצות המפתח הנשענות לרוב על ניתוח אשכולות:
אנשי שיווק
פילוח לקוחות: צוותי שיווק משתמשים בניתוח אשכולות כדי לפלח לקוחות בהתבסס על התנהגות רכישה,
העדפות ודמוגרפיה כדי להתאים אסטרטגיות שיווקיות שיש סיכוי גבוה יותר להדהד עם כל פלח.
ביולוגים וחוקרים רפואיים
מחקר גנטי: בביואינפורמטיקה, מקבץ מסייע בהבנת קווי דמיון והבדלים גנטיים, שיכולים להיות חיוניים לזיהוי מחלות
או תכונות גנטיות.
פיתוח תרופות: ניתן להשתמש בניתוח אשכולות כדי לסווג סוגים שונים של מחלות ולחזות את התגובה של תרופות שונות
על אשכולות שונים של חולים.
אנליסטים פיננסיים
ניהול סיכונים: אשכול יכול לעזור לזהות דפוסים של עסקאות פיננסיות שעלולים להצביע על פעילות הונאה.
פרופיל לקוחות: מוסדות פיננסיים משתמשים באשכולות כדי להציג את השימוש באשראי והתנהגויות ההשקעה
של הלקוחות כדי להציע שירותים מותאמים אישית.
קמעונאות ומסחר אלקטרוני
ניהול מלאי: ניתוח אשכולות יכול לעזור בקיבוץ מוצרים דומים, מה שיכול לייעל את ניהול המלאי.
מערכות המלצות: פלטפורמות מסחר אלקטרוני משתמשות באשכולות כדי לקבץ פריטים דומים או משתמשים
כדי לשפר את מנועי ההמלצות שלהם.
מתכנני ערים וגיאוגרפים
תכנון ערים: מצרפים משמשים לניתוח דפוסי שימוש בקרקע ולתכנון פיתוח עירוני.
לימודי סביבה: מסייע בזיהוי וניתוח דפוסים סביבתיים והשפעותיהם.
מהנדסי למידת מכונה ומדעני נתונים
זיהוי חריגות: קיבוץ נתונים יכול לזהות נקודות נתונים חריגות שאינן מתאימות לאף קבוצה ועלולות להצביע על חריגות.
סיכום נתונים: אשכול מפחית את הגודל של מערכי נתונים גדולים על ידי קיבוץ נקודות נתונים דומות,
מה שהופך את הניתוח לניתן יותר לניהול.
מנתחי אבטחה
אבטחת סייבר: אשכולות יכולים לסייע בזיהוי דפוסים או חריגות בתעבורת הרשת שעלולים להעיד על איום אבטחה.
