
大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(三)
除了聚類,對于這個數(shù)據(jù)的分析還告訴我們一些隱藏很深的關(guān)系。比如在模型中變量Y2和Y3有連線,這表明一個人的背景信息和他對于貪污的容忍程度應(yīng)該有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。具體地說,在Y2所表示的4類人中,你覺得哪一類是最能容忍貪污,而哪一類是最不能容忍貪污的呢?在模型中,通過對這兩個變量的條件概率的分析,我們得到了一個答案,有興趣的同學(xué)可以去論文中驗(yàn)證一下自己的猜測。
相關(guān)學(xué)術(shù)工作
隱樹模型在密度估計(jì),近似推理及隱結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)等方面都有具體的應(yīng)用。在多維聚類分析的應(yīng)用上,我們分析過市場學(xué)數(shù)據(jù)(COILChallenge 2000),某地區(qū)的社會調(diào)查數(shù)據(jù)(ICAC),NBA籃球運(yùn)動員比賽統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。最近,隨著算法的提速,隱樹模型開始被嘗試用于文本分析,比如對于網(wǎng)頁數(shù)據(jù),博客數(shù)據(jù)等的話題分析。隱樹模型最開始的提出是為了對中醫(yī)的證候分析提供統(tǒng)計(jì)解釋,有興趣的同學(xué)可以參考隱結(jié)構(gòu)模型與中醫(yī)證研究。
最近兩年,多維聚類分析引起了很多機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員的興趣。從2010年開始的MultiClust Workshop已經(jīng)舉辦了兩屆,其中第一屆是和KDD2010一起舉辦,第二屆是和ECML/PKDD2011一起舉辦。而第三屆也會與SDM2012一起舉辦。具體參考文獻(xiàn)這兒也不羅列了。
多維聚類分析和基于多視圖的學(xué)習(xí)不應(yīng)該混淆。多視圖學(xué)習(xí)假設(shè)數(shù)據(jù)的多個視圖已知,要求視圖之間存在充分性(Sufficiency)和冗余性(Redundancy),通過協(xié)同訓(xùn)練等技術(shù),主要提高半監(jiān)督學(xué)習(xí),主動學(xué)習(xí)的性能。多視圖學(xué)習(xí)中針對聚類這樣的無監(jiān)督任務(wù)的研究很少,而且它的目標(biāo)也是如何提高單一的聚類劃分的質(zhì)量,而不是找到多種劃分方法。多視圖學(xué)習(xí)也極少涉及如何發(fā)現(xiàn)多個視圖,而不是假設(shè)他們已知。這方面南京大學(xué)周志華教授在今年的中國機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研討會上提到一些初步研究。實(shí)際中,可以考慮先用多維聚類分析找到數(shù)據(jù)的多個側(cè)面(視圖),然后再應(yīng)用多視圖學(xué)習(xí)的方法。
總結(jié)
對于一個復(fù)雜數(shù)據(jù),比如文本,視頻,圖像,或者生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),人們可以從不同的角度去詮釋這樣的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析家們已經(jīng)有了這樣的共識,那就是以前的單維聚類方法不再適合大數(shù)據(jù)的多樣性特征。多維聚類分析通過對單維聚類問題的擴(kuò)展,為復(fù)雜數(shù)據(jù)提供了一種新的探索性分析的方式。我們通過找到數(shù)據(jù)的不同側(cè)面,按照這些側(cè)面進(jìn)行分別聚類,然后把各種聚類結(jié)果全部以一種簡單的方式呈現(xiàn)給領(lǐng)域?qū)<?,由專家決定他認(rèn)為最合適的聚類方法。這樣的工作流程清晰定義數(shù)據(jù)科學(xué)家和領(lǐng)域?qū)<业穆毮?,通過兩者的合作,提高數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果,并且提升數(shù)據(jù)的可解釋性。
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