Phân cụm dữ liệu là một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu, và thuật toán K-Means là một trong những phương pháp phân cụm phổ biến nhất. Đây là một kỹ thuật thuộc loại học không giám sát trong Machine Learning. Thuật toán K-Means giúp nhóm các đối tượng vào các cụm sao cho các đối tượng trong cùng một cụm tương tự nhau và khác cụm thì khác nhau.
Mục đích chính của phân cụm là tìm ra bản chất bên trong các nhóm dữ liệu. Các thuật toán phân cụm sinh ra các cụm dữ liệu, tuy nhiên không có tiêu chí nào được coi là tốt nhất cho phân tích phân cụm, mà phụ thuộc vào mục đích sử dụng phân cụm như giảm số lượng dữ liệu, tìm các nhóm tự nhiên, nhóm hữu ích, phát hiện các đối tượng ngoại lệ, v.v...
Kỹ thuật phân cụm có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, trong lĩnh vực marketing, phân cụm giúp xác định các nhóm khách hàng và khám phá hành vi của họ để đưa ra chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn. Trong sinh học, phân cụm có thể được sử dụng để phân loại động vật và thực vật dựa trên các thuộc tính. Còn trong lĩnh vực tài chính và bảo hiểm, phân cụm giúp phân nhóm khách hàng, dự đoán xu hướng và phát hiện gian lận tài chính.
Các kỹ thuật phân cụm
Có nhiều phương pháp phân cụm khác nhau, bao gồm:
Thuật toán K-Means
K-Means là một thuật toán quan trọng và phổ biến trong phân cụm. Ý tưởng chính của thuật toán là tìm cách phân nhóm các đối tượng vào K cụm, sao cho tổng bình phương khoảng cách giữa các đối tượng và tâm của cụm là nhỏ nhất.
Thuật toán K-Means được thực hiện qua các bước sau:
- Chọn ngẫu nhiên K tâm (centroid) cho K cụm.
- Tính khoảng cách giữa các đối tượng và các tâm.
- Nhóm các đối tượng vào nhóm gần nhất.
- Xác định lại tâm mới cho các nhóm.
- Thực hiện lại bước 2 đến khi không có sự thay đổi nhóm nào.
Ví dụ minh họa thuật toán K-Means:
Giả sử ta có 4 loại thuốc A, B, C, D với hai đặc trưng X và Y. Mục tiêu là nhóm các thuốc vào 2 nhóm dựa trên đặc trưng của chúng.
Bước 1: Khởi tạo tâm cho 2 nhóm.
Bước 2: Tính khoảng cách từ các đối tượng đến tâm của các nhóm.
Bước 3: Nhóm các đối tượng vào nhóm gần nhất.
Sau vòng lặp đầu tiên, nhóm 1 gồm đối tượng A và nhóm 2 gồm các đối tượng còn lại B, C, D.
Bước 4: Tính lại tọa độ tâm của các nhóm mới.
Bước 5: Tính lại khoảng cách từ các đối tượng đến tâm mới.
Sau khi thực hiện các bước này nhiều lần, ta sẽ có kết quả phân nhóm cuối cùng.
Thuật toán K-Means có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu và cài đặt. Tuy nhiên, nó cũng có một số hạn chế như việc phải xác định trước số lượng nhóm K và tốn nhiều thời gian tính toán khi có số cụm lớn hoặc dữ liệu lớn.
Triển khai ứng dụng phân cụm với WeKa
Trong ví dụ này, chúng ta sẽ sử dụng phần mềm WeKa để triển khai kỹ thuật phân cụm dựa trên thuật toán K-Means.
Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu về khách hàng ngân hàng. Nhiệm vụ của chúng ta là phân nhóm khách hàng thành K nhóm (trong ví dụ này K=5) dựa trên sự tương tự của 11 thuộc tính của họ.
Kết luận
Phân cụm dữ liệu là một phương pháp mạnh mẽ để hiểu và phân tích dữ liệu. K-Means là một trong những thuật toán quan trọng và phổ biến nhất trong phân cụm. Việc triển khai phân cụm dữ liệu với WeKa giúp chúng ta dễ dàng áp dụng và khám phá các nhóm trong dữ liệu khách hàng ngân hàng.
Nguồn: Internet