Clustering

Wat is clustering in AI?

Clustering is een unsupervised machine learning-techniek die is ontworpen om een set objecten zo te groeperen dat objecten binnen dezelfde groep (of cluster) meer op elkaar lijken dan op die in andere groepen. In tegenstelling tot supervised learning vereist clustering geen gelabelde data, wat het bijzonder nuttig maakt voor verkennende data-analyse. Deze techniek vormt een hoeksteen van unsupervised learning en wordt toegepast in talloze vakgebieden, waaronder biologie, marketing en computer vision.

Clustering werkt door het identificeren van overeenkomsten tussen datapunten en ze dienovereenkomstig te groeperen. De overeenkomst wordt vaak gemeten met maten zoals Euclidische afstand, cosine-gelijkenis of andere afstandsmaatstaven die geschikt zijn voor het datatype.

Typen clustering

1. Hierarchische Clustering
   Deze methode bouwt een boom van clusters. Het kan agglomeratief zijn (bottom-upbenadering) waarbij kleinere clusters samengevoegd worden tot grotere, of divisief (top-downbenadering) waarbij een groot cluster wordt opgesplitst in kleinere. Deze methode is nuttig voor data die van nature een boomstructuur vormt.

2. K-means Clustering
   Een veelgebruikt clustering-algoritme dat data opdeelt in K clusters door de variantie binnen elk cluster te minimaliseren. Het is eenvoudig en efficiënt, maar vereist dat het aantal clusters vooraf wordt opgegeven.

3. Density-Based Spatial Clustering (DBSCAN)
   Deze methode groepeert dicht bij elkaar liggende datapunten en bestempelt uitschieters als ruis. Hierdoor is het effectief voor datasets met wisselende dichtheden en voor het identificeren van clusters van willekeurige vormen.

4. Spectrale Clustering
   Gebruikt eigenwaarden van een gelijkenismatrix om dimensiereductie uit te voeren vóór clustering. Deze techniek is vooral nuttig voor het vinden van clusters in niet-convexe ruimtes.

5. Gaussian Mixture Models
   Dit zijn probabilistische modellen die aannemen dat data gegenereerd is vanuit een mix van verschillende Gaussische verdelingen met onbekende parameters. Ze maken zachte clustering mogelijk, waarbij elk datapunt tot meerdere clusters kan behoren met bepaalde waarschijnlijkheden.

Toepassingen van clustering

Clustering wordt in talloze sectoren voor uiteenlopende doeleinden toegepast:

• Marktsegmentatie: Het identificeren van verschillende consumentengroepen om marketingstrategieën effectief aan te passen.
• Sociale netwerkanalyse: Inzicht krijgen in de verbindingen en gemeenschappen binnen een netwerk.
• Medische beeldverwerking: Verschillende weefsels in diagnostische beelden segmenteren voor betere analyse.
• Documentclassificatie: Documenten met vergelijkbare inhoud groeperen voor efficiënte topic modeling.
• Anomaliedetectie: Ongebruikelijke patronen identificeren die op fraude of fouten kunnen duiden.

Geavanceerde toepassingen en impact

• Gen-sequencing en taxonomie: Clustering kan genetische overeenkomsten en verschillen onthullen, wat helpt bij het herzien van taxonomieën.
• Analyse van persoonlijkheidstrekken: Modellen zoals de Big Five-persoonlijkheidskenmerken zijn ontwikkeld met behulp van clusteringtechnieken.
• Datacompressie en privacy: Clustering kan de dimensionaliteit van data verminderen, wat bijdraagt aan efficiënte opslag en verwerking, en privacy waarborgt door datapunten te generaliseren.

Hoe worden embedding-modellen gebruikt voor clustering?

Embedding-modellen transformeren data naar een hoog-dimensionale vectorruimte, waarbij semantische overeenkomsten tussen objecten worden vastgelegd. Deze embeddings kunnen verschillende vormen van data vertegenwoordigen, zoals woorden, zinnen, afbeeldingen of complexe objecten, en bieden een compacte en betekenisvolle representatie die helpt bij diverse machine learning-taken.

Rol van embeddings bij clustering

1. Semantische representatie:
   Embeddings leggen de semantische betekenis van data vast, waardoor clustering-algoritmen vergelijkbare objecten kunnen groeperen op basis van context in plaats van alleen uiterlijke kenmerken. Dit is vooral waardevol in natural language processing (NLP), waar semantisch vergelijkbare woorden of zinnen gegroepeerd moeten worden.

2. Afstandsmaatstaven:
   Het kiezen van een geschikte afstandsmaatstaf (zoals Euclidisch of Cosine) in de embeddingruimte is cruciaal, omdat dit het resultaat van clustering sterk beïnvloedt. Cosine-gelijkenis meet bijvoorbeeld de hoek tussen vectoren en benadrukt oriëntatie boven grootte.

3. Dimensiereductie:
   Door de dimensionaliteit te verlagen terwijl de datastructuur behouden blijft, vereenvoudigen embeddings het clusteringproces en verbeteren ze de rekenefficiëntie en effectiviteit.

Clustering implementeren met embeddings

• TF-IDF en Word2Vec: Deze tekst-embeddingstechnieken zetten tekstuele data om in vectoren, die vervolgens met bijvoorbeeld K-means kunnen worden geclusterd om documenten of woorden te groeperen.
• BERT en GloVe: Deze geavanceerde embedding-methoden leggen complexe semantische relaties vast en kunnen de clustering van semantisch gerelateerde items aanzienlijk verbeteren in combinatie met clustering-algoritmen.

Toepassingen in NLP

• Topic Modeling: Automatisch onderwerpen identificeren en groeperen in grote tekstcorpora.
• Sentimentanalyse: Klantbeoordelingen of feedback clusteren op basis van sentiment.
• Informatieopslag en retrieval: Zoekresultaten van zoekmachines verbeteren door vergelijkbare documenten of zoekopdrachten te clusteren.