|  |
| --- |
| ส่วนหนึ่งของเนื้อหา |
| การเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูล |
|  |
| ปัญหา
* Classification
* Clustering
* Regression
* Anomaly detection
* AutoML
* Association rules
* Reinforcement learning
* Structured prediction
* Feature engineering
* Feature learning
* Online learning
* Semi-supervised learning
* Unsupervised learning
* Learning to rank
* Grammar induction

 |
| การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
* การแบ่งประเภทข้อมูล
* โครงข่ายประสาทเทียม
* เพอร์เซปตรอน
* ต้นไม้ตัดสินใจ
* Ensembles
	+ Bagging
	+ Boosting
	+ Random forest
* *k*-NN
* Linear regression
* Naive Bayes
* regression
* Logistic regression
* Relevance vector machine (RVM)
* เครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน (SVM)

 |
| การแบ่งกลุ่มข้อมูล
* BIRCH
* CURE
* Hierarchical
* *k*-means
* Expectation–maximization (EM)
* DBSCAN
* OPTICS
* Mean-shift

 |
| โครงข่ายประสาทเทียม
* การเรียนรู้เชิงลึก
* Autoencoder
* DeepDream
* Multilayer perceptron
* RNN
	+ LSTM
	+ GRU
* Restricted Boltzmann machine
* GAN
* SOM
* CNN
	+ U-Net

 |
| การลดมิติ
* Factor analysis
* CCA
* ICA
* LDA
* NMF
* PCA
* PGD
* t-SNE

 |
| Structured prediction
* Graphical models
	+ Bayes net
	+ Conditional random field
	+ แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น

 |
| Anomaly detection
* *k*-NN
* Local outlier factor

 |
| Reinforcement learning
* Q-learning
* SARSA
* Temporal difference (TD)

 |
| ทฤษฎี
* Bias–variance dilemma
* Computational learning theory
* Empirical risk minimization
* Occam learning
* PAC learning
* Statistical learning
* VC theory

 |
| * ด
* ค
* ก
 |

**การแบ่งกลุ่มข้อมูล** (อังกฤษ: data clustering) หรือ **การวิเคราะห์คลัสเตอร์** (cluster analysis) เป็นวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะเหมือนกันไว้ในกลุ่มเดียวกัน (เรียกว่า คลัสเตอร์) เป็นส่วนหลักของการการทำเหมืองข้อมูล การรู้จำแบบ, การวิเคราะห์ภาพ ชีวสารสนเทศศาสตร์ การบีบอัดข้อมูล คอมพิวเตอร์กราฟิกส์ การเรียนรู้ของเครื่อง และใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในตัวเองไม่ใช่อัลกอริทึมแต่เป็นการทำงานร่วมกันของอัลกอริทึมที่หลากหลายเพื่อแก้ปัญหาในการทำงาน ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการแบ่งกลุ่มจะอาศัยความเหมือน (similarity) หรือ ความใกล้ชิด (proximity) โดยจะแบ่งชุดข้อมูล (มักจะเป็นเวกเตอร์) ออกเป็นกลุ่ม (cluster) นำข้อมูลที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน หรือคล้ายกันจัดไว้ในกลุ่มเดียวกัน การคำนวณจากการวัดระยะระหว่างเวกเตอร์ของข้อมูลเข้า โดยใช้การวัดระยะแบบต่าง ๆ เช่น การวัดระยะแบบยูคลิด (Euclidean distance) การวัดระยะแบบแมนฮัตตัน (Manhattan distance) การวัดระยะแบบเชบิเชฟ (Chebychev distance)

ผลของการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยสีของสี่เหลี่ยมแสดงข้อมูล 3 กลุ่ม
การวิเคราะห์คลัสเตอร์เริ่มมีการกล่าวถึงครั้งแรกในปี พ.ศ. 2475 โดย ไดร์ฟเวอร์ และโครเบอร์ และมีการนำมาใช้งานในด้านจิตวิทยาในปี พ.ศ. 2481

การแบ่งกลุ่มข้อมูลจะแตกต่างจากการแบ่งประเภทข้อมูล (classification) โดยจะแบ่งกลุ่มข้อมูลจากความคล้าย โดยไม่มีการกำหนดประเภทของข้อมูลไว้ก่อน จึงกล่าวได้ว่าการแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ขั้นตอนวิธีการแบ่งกลุ่ม ได้แก่ k-means clustering, hierarchical clustering, self-organizing map (som)

การแบ่งกลุ่มข้อมูลอาจใช้เป็นข้อตอนเบื้องต้นของการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการลดขนาดข้อมูล (แยกเป็นหลาย ๆ กลุ่มและคัดเฉพาะบางกลุ่มเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป หรือแยกการวิเคราะห์ออกเป็นสำหรับแต่ละกลุ่ม) ก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการอื่นต่อไป ขั้นตอนวิธีในการแบ่งกลุ่มข้อมูล โดยทั่วไปแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ **การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น** (hierarchical) และ **การแบ่งแบบตัดเป็นส่วน** (partitional) การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้นนั้น จะมีทำการแบ่งกลุ่มจากกลุ่มย่อยที่ถูกแบ่งไว้ก่อนหน้านั้นซ้ำหลายครั้ง ส่วนการแบ่งแบบตัดเป็นส่วนนั้น การแบ่งจะทำเพียงครั้งเดียว การแบ่งแบบเป็นลำดับขั้น จะมี 2 ลักษณะคือ **แบบล่างขึ้นบน** (bottom-up) หรือ เป็นการแบ่งแบบรวมกลุ่มจากกลุ่มย่อยให้ใหญ่ขึ้นไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มเล็กสุดคือในแต่ละกลุ่มมีข้อมูลเพียงตัวเดียว และ **แบบบนลงล่าง** (top-down) หรือ เป็นการแบ่งแบบกลุ่มจากกลุ่มใหญ่ให้ย่อยไปเรื่อย ๆ โดยเริ่มจากกลุ่มใหญ่ที่สุด คือกลุ่มเดียวมีข้อมูลทุกตัวอยู่ในกลุ่ม

อ้างอิง
-------

1. ↑  Driver, Harold E.; Kroeber, Alfred L. (1932). "Quantitative Expression of Cultural Relationships" (PDF). *University of California Publications in American Archaeology and Ethnology*. **31** (4): 211–256. เก็บ (PDF)จากแหล่งเดิมเมื่อ 9 กุมภาพันธ์ 2020. สืบค้นเมื่อ 15 พฤศจิกายน 2022 – โดยทาง UC Berkeley Library.
2. ↑  Zubin, Joseph (1938). "A technique for measuring like-mindedness". *The Journal of Abnormal and Social Psychology* (ภาษาอังกฤษ). **33** (4): 508–516. doi:10.1037/h0055441. ISSN 0096-851X.

แหล่งข้อมูลอื่น
---------------

* วิกิมีเดียคอมมอนส์มีสื่อเกี่ยวกับ Cluster analysis