👇Как обрабатывать крупномасштабные датасеты с иерархической кластеризацией, учитывая её высокую вычислительную стоимость
Иерархическая кластеризация в наивной реализации плохо масштабируется и становится крайне ресурсоёмкой при работе с большими объёмами данных. Однако существуют эффективные стратегии:
🔧Приближённые или гибридные методы: 1️⃣ Использование mini-batch иерархической кластеризации, где анализируется не весь набор данных, а его небольшие случайные подвыборки. 2️⃣ Применение предварительной кластеризации (например, алгоритмом k-Means), чтобы разбить данные на подгруппы, а затем применить иерархическую кластеризацию только к центроидам этих кластеров. Это снижает объем вычислений, сохраняя структуру на высоком уровне.
⚙️Оптимизированные структуры данных: 1️⃣ Использование KD-деревьев или Ball-деревьев может ускорить операции поиска ближайших соседей, особенно при агломеративной кластеризации. 2️⃣ Некоторые библиотеки, такие как Scipy или fastcluster, используют улучшенные алгоритмы и эффективное хранение расстояний, чтобы ускорить вычисления.
📉Снижение размерности данных: 1️⃣ Применение методов снижения размерности (например, PCA, t-SNE, UMAP) перед кластеризацией может значительно уменьшить вычислительные издержки и упростить структуру данных.
👇Как обрабатывать крупномасштабные датасеты с иерархической кластеризацией, учитывая её высокую вычислительную стоимость
Иерархическая кластеризация в наивной реализации плохо масштабируется и становится крайне ресурсоёмкой при работе с большими объёмами данных. Однако существуют эффективные стратегии:
🔧Приближённые или гибридные методы: 1️⃣ Использование mini-batch иерархической кластеризации, где анализируется не весь набор данных, а его небольшие случайные подвыборки. 2️⃣ Применение предварительной кластеризации (например, алгоритмом k-Means), чтобы разбить данные на подгруппы, а затем применить иерархическую кластеризацию только к центроидам этих кластеров. Это снижает объем вычислений, сохраняя структуру на высоком уровне.
⚙️Оптимизированные структуры данных: 1️⃣ Использование KD-деревьев или Ball-деревьев может ускорить операции поиска ближайших соседей, особенно при агломеративной кластеризации. 2️⃣ Некоторые библиотеки, такие как Scipy или fastcluster, используют улучшенные алгоритмы и эффективное хранение расстояний, чтобы ускорить вычисления.
📉Снижение размерности данных: 1️⃣ Применение методов снижения размерности (например, PCA, t-SNE, UMAP) перед кластеризацией может значительно уменьшить вычислительные издержки и упростить структуру данных.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ye
