เจาะลึกอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม: เปรียบเทียบ K-Means และ Hierarchical

ในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอน (unsupervised machine learning) อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม (clustering algorithms) ถือเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการค้นหาโครงสร้างและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล อัลกอริทึมเหล่านี้จะจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันเข้าไว้ด้วยกัน ก่อให้เกิดเป็นคลัสเตอร์ที่เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในหลากหลายสาขา ในบรรดาเทคนิคการจัดกลุ่มที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดคือ K-Means และ Hierarchical clustering คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะเจาะลึกถึงความซับซ้อนของอัลกอริทึมทั้งสองนี้ โดยเปรียบเทียบวิธีการ ข้อดี ข้อเสีย และการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติในหลากหลายสาขาทั่วโลก

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการจัดกลุ่ม (Clustering)

โดยแก่นแท้แล้ว การจัดกลุ่ม (Clustering) คือกระบวนการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยๆ หรือที่เรียกว่าคลัสเตอร์ (clusters) โดยที่จุดข้อมูลภายในแต่ละคลัสเตอร์มีความคล้ายคลึงกันมากกว่าจุดข้อมูลในคลัสเตอร์อื่น เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (unlabeled data) ซึ่งไม่ทราบประเภทหรือหมวดหมู่ที่แท้จริงของแต่ละจุดข้อมูล การจัดกลุ่มช่วยในการระบุการรวมกลุ่มตามธรรมชาติ แบ่งส่วนข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ที่ตรงเป้าหมาย และทำความเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การประยุกต์ใช้การจัดกลุ่มในอุตสาหกรรมต่างๆ

อัลกอริทึมการจัดกลุ่มถูกนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมและสาขาวิชาที่หลากหลาย:

• การตลาด: การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer segmentation) เพื่อระบุกลุ่มลูกค้าที่มีพฤติกรรมการซื้อคล้ายกัน และปรับแต่งแคมเปญการตลาดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซระดับโลกอาจใช้ K-Means เพื่อแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าตามประวัติการซื้อ ข้อมูลประชากร และกิจกรรมบนเว็บไซต์ ทำให้สามารถสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์และโปรโมชันที่เป็นส่วนตัวได้
• การเงิน: การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud detection) โดยระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยหรือรูปแบบของกิจกรรมทางการเงินที่เบี่ยงเบนไปจากปกติ ธนาคารข้ามชาติอาจใช้ Hierarchical clustering เพื่อจัดกลุ่มธุรกรรมตามจำนวนเงิน สถานที่ เวลา และคุณลักษณะอื่นๆ เพื่อแจ้งเตือนกลุ่มที่ผิดปกติให้ตรวจสอบเพิ่มเติม
• การดูแลสุขภาพ: การวินิจฉัยโรค โดยระบุกลุ่มผู้ป่วยที่มีอาการหรือภาวะทางการแพทย์คล้ายคลึงกันเพื่อช่วยในการวินิจฉัยและการรักษา นักวิจัยในญี่ปุ่นอาจใช้ K-Means เพื่อจัดกลุ่มผู้ป่วยตามตัวบ่งชี้ทางพันธุกรรมและข้อมูลทางคลินิกเพื่อระบุชนิดย่อยของโรคเฉพาะ
• การวิเคราะห์ภาพ: การแบ่งส่วนภาพ (Image segmentation) โดยการจัดกลุ่มพิกเซลที่มีลักษณะคล้ายกันเพื่อระบุวัตถุหรือพื้นที่ที่น่าสนใจภายในภาพ การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมมักใช้การจัดกลุ่มเพื่อระบุประเภทการปกคลุมของดินที่แตกต่างกัน เช่น ป่าไม้ แหล่งน้ำ และเขตเมือง
• การวิเคราะห์เอกสาร: การสร้างแบบจำลองหัวข้อ (Topic modeling) โดยการจัดกลุ่มเอกสารที่มีธีมหรือหัวข้อคล้ายกันเพื่อจัดระเบียบและวิเคราะห์ชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ ผู้รวบรวมข่าวอาจใช้ Hierarchical clustering เพื่อจัดกลุ่มบทความตามเนื้อหา ทำให้ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลในหัวข้อเฉพาะได้อย่างง่ายดาย

การจัดกลุ่มแบบ K-Means: แนวทางแบบอิง Centroid

K-Means เป็นอัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบอิง Centroid (centroid-based clustering) ที่มีเป้าหมายเพื่อแบ่งชุดข้อมูลออกเป็น k กลุ่มที่แตกต่างกัน โดยแต่ละจุดข้อมูลจะถูกจัดให้อยู่ในกลุ่มที่มีค่าเฉลี่ย (centroid) ใกล้ที่สุด อัลกอริทึมจะปรับปรุงการกำหนดกลุ่มซ้ำๆ จนกว่าจะบรรลุผลลัพธ์ที่น่าพอใจ

หลักการทำงานของ K-Means

1. การกำหนดค่าเริ่มต้น (Initialization): สุ่มเลือก k จุดเป็น centroid เริ่มต้นจากชุดข้อมูล
2. การกำหนดกลุ่ม (Assignment): กำหนดแต่ละจุดข้อมูลให้อยู่ในกลุ่มที่มี centroid ใกล้ที่สุด โดยทั่วไปจะใช้ระยะทางแบบยุคลิด (Euclidean distance) เป็นตัววัดระยะทาง
3. การอัปเดต (Update): คำนวณ centroid ของแต่ละกลุ่มใหม่โดยการหาค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลทั้งหมดที่ถูกกำหนดให้อยู่ในกลุ่มนั้น
4. การทำซ้ำ (Iteration): ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 และ 3 จนกว่าการกำหนดกลุ่มจะไม่เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ หรือจนกว่าจะถึงจำนวนรอบสูงสุดที่กำหนดไว้

ข้อดีของ K-Means

• ความเรียบง่าย: K-Means ค่อนข้างง่ายต่อการทำความเข้าใจและนำไปใช้
• ประสิทธิภาพ: มีประสิทธิภาพในการคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ความสามารถในการขยายขนาด (Scalability): K-Means สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีมิติสูงได้

ข้อเสียของ K-Means

• ความอ่อนไหวต่อ Centroid เริ่มต้น: ผลลัพธ์การจัดกลุ่มสุดท้ายอาจได้รับอิทธิพลจากการเลือก centroid เริ่มต้น จึงมักแนะนำให้รันอัลกอริทึมหลายครั้งด้วยค่าเริ่มต้นที่แตกต่างกัน
• ข้อสันนิษฐานของกลุ่มรูปทรงกลม: K-Means สันนิษฐานว่ากลุ่มมีลักษณะเป็นทรงกลมและมีขนาดเท่ากัน ซึ่งอาจไม่เป็นจริงในชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
• ต้องระบุจำนวนกลุ่ม (k) ล่วงหน้า: ต้องระบุจำนวนกลุ่ม (k) ไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจเป็นเรื่องท้าทายหากไม่ทราบจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมที่สุด เทคนิคต่างๆ เช่น วิธี Elbow (elbow method) หรือการวิเคราะห์ Silhouette สามารถช่วยกำหนดค่า k ที่เหมาะสมได้
• ความอ่อนไหวต่อค่าผิดปกติ (Outliers): ค่าผิดปกติสามารถบิดเบือน centroid ของกลุ่มและส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์การจัดกลุ่มได้อย่างมาก

ข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติสำหรับ K-Means

เมื่อใช้ K-Means ควรพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:

• การปรับขนาดข้อมูล (Data Scaling): ปรับขนาดข้อมูลของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าคุณลักษณะทั้งหมดมีส่วนร่วมในการคำนวณระยะทางอย่างเท่าเทียมกัน เทคนิคการปรับขนาดที่พบบ่อย ได้แก่ การทำมาตรฐาน (standardization หรือ Z-score scaling) และการทำนอร์มัลไลซ์ (normalization หรือ min-max scaling)
• การเลือกค่า k ที่เหมาะสมที่สุด: ใช้วิธี Elbow, การวิเคราะห์ Silhouette หรือเทคนิคอื่นๆ เพื่อกำหนดจำนวนกลุ่มที่เหมาะสม วิธี Elbow เกี่ยวข้องกับการพล็อตผลรวมของกำลังสองภายในกลุ่ม (WCSS) สำหรับค่า k ต่างๆ และระบุจุด "ข้อศอก" ซึ่งเป็นจุดที่อัตราการลดลงของ WCSS เริ่มลดน้อยลง การวิเคราะห์ Silhouette จะวัดว่าแต่ละจุดข้อมูลเหมาะสมกับกลุ่มที่ได้รับมอบหมายได้ดีเพียงใดเมื่อเทียบกับกลุ่มอื่นๆ
• การเริ่มต้นหลายครั้ง (Multiple Initializations): รันอัลกอริทึมหลายครั้งด้วยการสุ่มค่าเริ่มต้นที่แตกต่างกัน และเลือกผลลัพธ์การจัดกลุ่มที่มี WCSS ต่ำที่สุด โดยส่วนใหญ่แล้ว การใช้งาน K-Means จะมีตัวเลือกให้ทำการเริ่มต้นหลายครั้งโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างการใช้งาน K-Means: การระบุกลุ่มลูกค้าในเครือข่ายค้าปลีกระดับโลก

ลองพิจารณาเครือข่ายค้าปลีกระดับโลกที่ต้องการทำความเข้าใจฐานลูกค้าของตนให้ดีขึ้นเพื่อปรับแต่งความพยายามทางการตลาดและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า พวกเขารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลประชากรของลูกค้า ประวัติการซื้อ พฤติกรรมการเข้าชมเว็บไซต์ และการมีส่วนร่วมกับแคมเปญการตลาด การใช้การจัดกลุ่มแบบ K-Means พวกเขาสามารถแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่างๆ ได้ เช่น:

• ลูกค้ามูลค่าสูง: ลูกค้าที่ใช้จ่ายเงินมากที่สุดและซื้อสินค้าบ่อยครั้ง
• นักช้อปเป็นครั้งคราว: ลูกค้าที่ซื้อของไม่บ่อยแต่มีศักยภาพที่จะภักดีมากขึ้น
• นักล่าส่วนลด: ลูกค้าที่ซื้อสินค้าลดราคาหรือใช้คูปองเป็นหลัก
• ลูกค้าใหม่: ลูกค้าที่เพิ่งทำการซื้อครั้งแรก

ด้วยการทำความเข้าใจกลุ่มลูกค้าเหล่านี้ เครือข่ายค้าปลีกสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมาย ปรับเปลี่ยนคำแนะนำผลิตภัณฑ์ให้เป็นส่วนตัว และเสนอโปรโมชันที่เหมาะกับแต่ละกลุ่ม ซึ่งท้ายที่สุดจะช่วยเพิ่มยอดขายและปรับปรุงความภักดีของลูกค้า

การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น (Hierarchical Clustering): การสร้างลำดับชั้นของคลัสเตอร์

Hierarchical clustering เป็นอัลกอริทึมการจัดกลุ่มที่สร้างลำดับชั้นของคลัสเตอร์โดยการรวมคลัสเตอร์ขนาดเล็กเข้าด้วยกันเป็นคลัสเตอร์ที่ใหญ่ขึ้น (agglomerative clustering) หรือแบ่งคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ออกเป็นคลัสเตอร์ขนาดเล็ก (divisive clustering) ผลลัพธ์ที่ได้คือโครงสร้างคล้ายต้นไม้ที่เรียกว่า เดนโดรแกรม (dendrogram) ซึ่งแสดงถึงความสัมพันธ์ตามลำดับชั้นระหว่างคลัสเตอร์

ประเภทของการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น

• การจัดกลุ่มแบบรวมกลุ่ม (Agglomerative Clustering - Bottom-Up): เริ่มต้นโดยให้แต่ละจุดข้อมูลเป็นคลัสเตอร์แยกกัน และค่อยๆ รวมคลัสเตอร์ที่ใกล้ที่สุดเข้าด้วยกันจนกว่าจุดข้อมูลทั้งหมดจะอยู่ในคลัสเตอร์เดียว
• การจัดกลุ่มแบบแบ่งกลุ่ม (Divisive Clustering - Top-Down): เริ่มต้นโดยให้จุดข้อมูลทั้งหมดอยู่ในคลัสเตอร์เดียว และทำการแบ่งคลัสเตอร์ซ้ำๆ ออกเป็นคลัสเตอร์ขนาดเล็กจนกว่าแต่ละจุดข้อมูลจะกลายเป็นคลัสเตอร์ของตัวเอง

การจัดกลุ่มแบบ Agglomerative เป็นที่นิยมใช้มากกว่าแบบ Divisive เนื่องจากมีความซับซ้อนในการคำนวณน้อยกว่า

วิธีการจัดกลุ่มแบบ Agglomerative

วิธีการจัดกลุ่มแบบ Agglomerative ที่แตกต่างกันใช้เกณฑ์ที่แตกต่างกันในการกำหนดระยะห่างระหว่างคลัสเตอร์:

• Single Linkage (Minimum Linkage): ระยะห่างระหว่างสองคลัสเตอร์ถูกกำหนดให้เป็นระยะทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดข้อมูลสองจุดใดๆ ในสองคลัสเตอร์นั้น
• Complete Linkage (Maximum Linkage): ระยะห่างระหว่างสองคลัสเตอร์ถูกกำหนดให้เป็นระยะทางที่ยาวที่สุดระหว่างจุดข้อมูลสองจุดใดๆ ในสองคลัสเตอร์นั้น
• Average Linkage: ระยะห่างระหว่างสองคลัสเตอร์ถูกกำหนดให้เป็นระยะทางเฉลี่ยระหว่างคู่ของจุดข้อมูลทั้งหมดในสองคลัสเตอร์นั้น
• Centroid Linkage: ระยะห่างระหว่างสองคลัสเตอร์ถูกกำหนดให้เป็นระยะห่างระหว่าง centroid ของสองคลัสเตอร์นั้น
• Ward's Method: ลดความแปรปรวนภายในแต่ละคลัสเตอร์ให้เหลือน้อยที่สุด วิธีนี้มักจะสร้างคลัสเตอร์ที่กระชับและมีขนาดเท่าๆ กันมากขึ้น

ข้อดีของการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น

• ไม่จำเป็นต้องระบุจำนวนกลุ่ม (k): การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นไม่จำเป็นต้องระบุจำนวนกลุ่มล่วงหน้า สามารถตัดเดนโดรแกรมที่ระดับต่างๆ เพื่อให้ได้จำนวนคลัสเตอร์ที่แตกต่างกัน
• โครงสร้างลำดับชั้น: เดนโดรแกรมให้การแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น ซึ่งอาจมีประโยชน์ในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคลัสเตอร์ในระดับความละเอียดที่แตกต่างกัน
• ความยืดหยุ่นในการเลือกตัววัดระยะทาง: การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นสามารถใช้กับตัววัดระยะทางต่างๆ ได้ ทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลประเภทต่างๆ ได้

ข้อเสียของการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น

• ความซับซ้อนในการคำนวณ: การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นอาจใช้ทรัพยากรในการคำนวณสูง โดยเฉพาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความซับซ้อนทางเวลาโดยทั่วไปคือ O(n^2 log n) สำหรับการจัดกลุ่มแบบ agglomerative
• ความอ่อนไหวต่อสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ: การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นอาจอ่อนไหวต่อสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติ ซึ่งสามารถบิดเบือนโครงสร้างของคลัสเตอร์ได้
• ความยากลำบากในการจัดการข้อมูลที่มีมิติสูง: การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นอาจมีปัญหากับข้อมูลที่มีมิติสูงเนื่องจากคำสาปแห่งมิติ (curse of dimensionality)

ข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติสำหรับ Hierarchical Clustering

เมื่อใช้ Hierarchical clustering ควรพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:

• การเลือกวิธีเชื่อมโยง (Linkage Method): การเลือกวิธีเชื่อมโยงสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์การจัดกลุ่ม วิธีของ Ward มักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่วิธีที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลเฉพาะและโครงสร้างคลัสเตอร์ที่ต้องการ
• การปรับขนาดข้อมูล: เช่นเดียวกับ K-Means การปรับขนาดข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าคุณลักษณะทั้งหมดมีส่วนร่วมในการคำนวณระยะทางอย่างเท่าเทียมกัน
• การตีความเดนโดรแกรม: เดนโดรแกรมให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับความสัมพันธ์ตามลำดับชั้นระหว่างคลัสเตอร์ ตรวจสอบเดนโดรแกรมเพื่อกำหนดจำนวนคลัสเตอร์ที่เหมาะสมและเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างของข้อมูล

ตัวอย่างการใช้งาน Hierarchical Clustering: การจำแนกสายพันธุ์ทางชีววิทยา

นักวิจัยที่ศึกษาความหลากหลายทางชีวภาพในป่าฝนอเมซอนต้องการจำแนกแมลงสายพันธุ์ต่างๆ ตามลักษณะทางกายภาพ (เช่น ขนาด รูปร่างปีก สี) พวกเขารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับแมลงจำนวนมากและใช้ Hierarchical clustering เพื่อจัดกลุ่มเป็นสายพันธุ์ต่างๆ เดนโดรแกรมให้ภาพแสดงความสัมพันธ์ทางวิวัฒนาการระหว่างสายพันธุ์ต่างๆ นักชีววิทยาสามารถใช้การจำแนกประเภทนี้เพื่อศึกษานิเวศวิทยาและวิวัฒนาการของประชากรแมลงเหล่านี้ และเพื่อระบุสายพันธุ์ที่อาจใกล้สูญพันธุ์

K-Means vs. Hierarchical Clustering: การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว

ตารางต่อไปนี้สรุปความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง K-Means และ Hierarchical clustering:

คุณลักษณะ	K-Means	Hierarchical Clustering
โครงสร้างคลัสเตอร์	แบ่งส่วน (Partitional)	ลำดับชั้น (Hierarchical)
จำนวนกลุ่ม (k)	ต้องระบุล่วงหน้า	ไม่จำเป็นต้องระบุ
ความซับซ้อนในการคำนวณ	O(n*k*i) โดยที่ n คือจำนวนจุดข้อมูล, k คือจำนวนกลุ่ม, และ i คือจำนวนรอบการทำซ้ำ โดยทั่วไปเร็วกว่า Hierarchical	O(n^2 log n) สำหรับ agglomerative clustering อาจช้าสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ความอ่อนไหวต่อเงื่อนไขเริ่มต้น	อ่อนไหวต่อการเลือก centroid เริ่มต้น	อ่อนไหวต่อเงื่อนไขเริ่มต้นน้อยกว่า
รูปร่างของคลัสเตอร์	สันนิษฐานว่าเป็นทรงกลม	มีความยืดหยุ่นในรูปร่างของคลัสเตอร์มากกว่า
การจัดการกับค่าผิดปกติ	อ่อนไหวต่อค่าผิดปกติ	อ่อนไหวต่อค่าผิดปกติ
ความสามารถในการตีความ	ตีความง่าย	เดนโดรแกรมให้การแสดงผลแบบลำดับชั้น ซึ่งอาจซับซ้อนในการตีความมากกว่า
ความสามารถในการขยายขนาด	ขยายขนาดได้สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่	ขยายขนาดได้น้อยกว่าสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม: คำแนะนำเชิงปฏิบัติ

การเลือกระหว่าง K-Means และ Hierarchical clustering ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลเฉพาะ เป้าหมายของการวิเคราะห์ และทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่

เมื่อใดควรใช้ K-Means

• เมื่อคุณมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• เมื่อคุณทราบจำนวนกลุ่มโดยประมาณ
• เมื่อคุณต้องการอัลกอริทึมการจัดกลุ่มที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
• เมื่อคุณสันนิษฐานว่ากลุ่มมีลักษณะเป็นทรงกลมและมีขนาดเท่ากัน

เมื่อใดควรใช้ Hierarchical Clustering

• เมื่อคุณมีชุดข้อมูลขนาดเล็กกว่า
• เมื่อคุณไม่ทราบจำนวนกลุ่มล่วงหน้า
• เมื่อคุณต้องการการแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น
• เมื่อคุณต้องการใช้ตัววัดระยะทางที่เฉพาะเจาะจง
• เมื่อความสามารถในการตีความลำดับชั้นของคลัสเตอร์มีความสำคัญ

นอกเหนือจาก K-Means และ Hierarchical: สำรวจอัลกอริทึมการจัดกลุ่มอื่นๆ

แม้ว่า K-Means และ Hierarchical clustering จะถูกใช้อย่างแพร่หลาย แต่ก็ยังมีอัลกอริทึมการจัดกลุ่มอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งแต่ละอย่างก็มีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ทางเลือกยอดนิยมอื่นๆ ได้แก่:

• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): อัลกอริทึมการจัดกลุ่มตามความหนาแน่นที่ระบุกลุ่มตามความหนาแน่นของจุดข้อมูล สามารถค้นพบกลุ่มที่มีรูปร่าง произвольный และทนทานต่อค่าผิดปกติ
• Mean Shift: อัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบอิง Centroid ที่ค่อยๆ เลื่อน centroid ไปยังพื้นที่ที่มีความหนาแน่นสูงสุดในพื้นที่ข้อมูล สามารถค้นพบกลุ่มที่มีรูปร่าง произвольный และไม่จำเป็นต้องระบุจำนวนกลุ่มล่วงหน้า
• Gaussian Mixture Models (GMM): อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเชิงความน่าจะเป็นที่สันนิษฐานว่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นจากการผสมผสานของการแจกแจงแบบเกาส์ สามารถสร้างแบบจำลองกลุ่มที่มีรูปร่างและขนาดแตกต่างกัน และให้การกำหนดกลุ่มเชิงความน่าจะเป็น
• Spectral Clustering: อัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบอิงกราฟที่ใช้ค่าลักษณะเฉพาะ (eigenvalues) และเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ (eigenvectors) ของเมทริกซ์ความคล้ายคลึงของข้อมูลเพื่อทำการลดมิติข้อมูลก่อนการจัดกลุ่ม สามารถค้นพบกลุ่มที่ไม่ใช่รูปทรงนูน (non-convex) และทนทานต่อสัญญาณรบกวน

สรุป: การใช้ประโยชน์จากพลังของการจัดกลุ่ม

อัลกอริทึมการจัดกลุ่มเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับการค้นหารูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล K-Means และ Hierarchical clustering เป็นตัวแทนของสองแนวทางพื้นฐานสำหรับงานนี้ โดยแต่ละแนวทางก็มีจุดแข็งและข้อจำกัดของตัวเอง ด้วยการทำความเข้าใจความแตกต่างของอัลกอริทึมเหล่านี้และพิจารณาลักษณะเฉพาะของข้อมูลของคุณ คุณจะสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของพวกมันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าและตัดสินใจอย่างมีข้อมูลในการใช้งานที่หลากหลายทั่วโลก ในขณะที่สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงพัฒนาต่อไป การเรียนรู้เทคนิคการจัดกลุ่มเหล่านี้จะยังคงเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทุกคน