Módulos de agrupamento

Este artigo descreve os módulos no Azure Machine Learning Studio (clássico) que suportam a criação de modelos de clustering.

Nota

Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico)

Este conteúdo diz respeito apenas ao Studio (clássico). Módulos semelhantes de arrasto e queda foram adicionados ao designer de Aprendizagem automática Azure. Saiba mais neste artigo comparando as duas versões.

O que é o clustering?

O agrupamento, na aprendizagem automática, é um método de agrupamento de dados em clusters semelhantes. Também é chamada de segmentação.

Ao longo dos anos, muitos algoritmos de agrupamento foram desenvolvidos. Quase todos os algoritmos de agrupamento usam as características de itens individuais para encontrar itens semelhantes. Por exemplo, pode aplicar agrupamentos para encontrar pessoas semelhantes por demografia. Você pode usar o agrupamento com análise de texto para agrupar frases com tópicos ou sentimentos semelhantes.

O agrupamento é chamado de técnica de aprendizagem não supervisionada porque pode ser usado em dados não rotulados. Na verdade, o agrupamento é um primeiro passo útil para a descoberta de novos padrões, e requer pouco conhecimento prévio sobre como os dados podem ser estruturados ou como os itens estão relacionados. O agrupamento é frequentemente usado para a exploração de dados antes da análise com outros algoritmos mais preditivos.

Como criar um modelo de agrupamento

No Machine Learning Studio (clássico), pode utilizar o agrupamento com dados rotulados ou não rotulados.

  • Em dados não rotulados, o algoritmo de agrupamento determina quais os pontos de dados mais próximos em conjunto, e cria clusters em torno de um ponto central, ou centroid. Em seguida, pode utilizar o ID do cluster como uma etiqueta temporária para o grupo de dados.

  • Se os dados ílgenos utilizadores, pode utilizar a etiqueta para acionar o número de aglomerados, ou utilizar o rótulo como mais uma característica.

Depois de configurar o algoritmo de agrupamento, treina-o em dados utilizando os módulos de Clustering De Trem ou de Agrupamento de Varreduras.

Quando o modelo for treinado, use-o para prever a adesão ao cluster para novos pontos de dados. Por exemplo, se usou o agrupamento para agrupar clientes através da compra de comportamentos, pode usar o modelo para prever o comportamento de compra de novos clientes.

Lista de módulos

A categoria de agrupamento inclui este módulo:

Para utilizar um algoritmo de clustering diferente, ou criar um modelo de agrupamento personalizado utilizando R, consulte estes tópicos:

Exemplos

Por exemplo, agrupando-se em ação, consulte a Galeria Azure AI.

Consulte estes artigos para ajudar a escolher um algoritmo:

Ver também