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大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(三)?
2016-02-21
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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(duì)于這個(gè)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(gè)人的背景信息和他對(duì)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(shuō)，在Y2所表示的4類人中，你覺(jué)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(guò)對(duì)這兩個(gè)變量的條件概率的分析，我們得到了一個(gè)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(cè)。

相關(guān)學(xué)術(shù)工作

隱樹(shù)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(guò)市場(chǎng)學(xué)數(shù)據(jù)(COILChallenge 2000)，某地區(qū)的社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)(ICAC)，NBA籃球運(yùn)動(dòng)員比賽統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。最近，隨著算法的提速，隱樹(shù)模型開(kāi)始被嘗試用于文本分析，比如對(duì)于網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，博客數(shù)據(jù)等的話題分析。隱樹(shù)模型最開(kāi)始的提出是為了對(duì)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(kāi)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(huì)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(gè)視圖已知，要求視圖之間存在充分性(Sufficiency)和冗余性(Redundancy)，通過(guò)協(xié)同訓(xùn)練等技術(shù)，主要提高半監(jiān)督學(xué)習(xí)，主動(dòng)學(xué)習(xí)的性能。多視圖學(xué)習(xí)中針對(duì)聚類這樣的無(wú)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(gè)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(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研討會(huì)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(gè)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(duì)于一個(gè)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(shí)，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(guò)對(duì)單維聚類問(wèn)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(guò)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(jiǎn)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)＜业穆毮埽ㄟ^(guò)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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