Введение

В области науки о данных кластеризация играет жизненно важную роль в изучении неразмеченных наборов данных и выявлении основных закономерностей и тенденций. Кластеризация — это тип обучения без учителя, целью которого является группировка схожих точек данных вместе на основе шаблонов, которые он обнаруживает в данных. Это помогает разобраться в кажущихся хаотичными данных, точно так же, как организовать беспорядок в ящике для носков. В этой статье мы погрузимся в мир кластеризации и рассмотрим, как ее можно применить для понимания моделей потребления нигерийской музыки.

Понимание кластеризации

Кластеризация — универсальный метод с различными приложениями в реальной жизни. Его можно использовать для сегментации рынка, обнаружения аномалий, выявления опухолей, группировки результатов поиска и многого другого. Организуя данные в кластеры, мы можем присвоить идентификатор кластера каждой точке данных, что может быть полезно для сохранения конфиденциальности данных и обращения к группе точек данных без раскрытия идентифицируемой информации.

Начало работы с кластеризацией

Scikit-learn, популярная библиотека машинного обучения, предоставляет широкий спектр алгоритмов кластеризации. Выбор алгоритма зависит от конкретного варианта использования и характера данных. Давайте взглянем на некоторые алгоритмы кластеризации, поддерживаемые Scikit-learn:

  • K-Means. Этот алгоритм представляет собой метод кластеризации общего назначения, который хорошо подходит для большинства сценариев.
  • Распространение сходства: подходит для наборов данных с множеством неравномерных кластеров.
  • Mean-Shift: Подобно Affinity Propagation, он хорошо работает для наборов данных со многими неравномерными кластерами.
  • Спектральная кластеризация. Идеально подходит для наборов данных с небольшим количеством четных кластеров.
  • Иерархическая кластеризация Ward: полезна для наборов данных с множеством ограниченных кластеров.
  • Агломеративная кластеризация. Подходит для наборов данных со многими ограниченными неевклидовыми расстояниями.
  • DBSCAN: хорошо работает с наборами данных с неплоской геометрией и неравномерными кластерами.
  • ОПТИКА. Подобно DBSCAN, он обрабатывает наборы данных с неплоской геометрией и неравномерными кластерами с переменной плотностью.
  • Смеси Гаусса: идеально подходят для наборов данных с плоской геометрией.
  • BIRCH: он предназначен для больших наборов данных с выбросами.

Чтобы лучше понять эти методы, давайте раскроем некоторые важные концепции, связанные с кластеризацией:

Трансдуктивный против индуктивного

В контексте машинного обучения трансдуктивный вывод и индуктивный вывод — это два разных подхода. Трансдуктивный вывод выводится из наблюдаемых обучающих случаев, которые сопоставляются с конкретными тестовыми примерами, а индуктивный вывод выводится из обучающих случаев, которые сопоставляются с общими правилами, применяемыми к контрольным примерам.

Например, предположим, что у нас есть набор данных с частично помеченными элементами, такими как «записи», «компакт-диски» и пробелы. Наша задача — обеспечить этикетки для заготовок. При индуктивном подходе мы бы обучили модель искать «записи» и «компакт-диски» и применять эти метки к неразмеченным данным. Однако при таком подходе могут возникнуть трудности с классификацией элементов, которые на самом деле являются «кассетами». С другой стороны, трансдуктивный подход группирует похожие элементы вместе и применяет к группе метку, что делает ее более эффективной при обработке неизвестных данных. В этом случае кластеры могут отражать «круглые музыкальные вещи» и «квадратные музыкальные вещи».

Неплоская и плоская геометрия

Неплоская геометрия относится к данным, которые не существуют на плоскости, и для их обработки требуются специальные алгоритмы. Например, если у нас есть точки данных, которые лежат на искривленной поверхности или имеют сложные отношения в многомерном пространстве, нам нужны алгоритмы кластеризации, которые могут учитывать эти нелинейные структуры. Спектральная кластеризация и DBSCAN являются примерами алгоритмов, подходящих для обработки неплоской геометрии.

С другой стороны, плоская геометрия относится к данным, которые можно легко представить на плоскости или в низкоразмерном пространстве. В таких случаях такие алгоритмы, как K-средние, Gaussian Mixtures и Ward Hierarchical Clustering, могут эффективно разделить данные на кластеры.

Оценка результатов кластеризации

После того, как мы применили алгоритм кластеризации к нашему набору данных, важно оценить качество результатов кластеризации. Показатели оценки, такие как оценка силуэта, индекс Дэвиса-Булдина и индекс Калински-Харабаша, можно использовать для оценки компактности и разделения кластеров. Более высокий показатель силуэта указывает на хорошо разделенные кластеры, в то время как более низкий индекс Дэвиса-Булдина указывает на лучшее качество кластера.

Стоит отметить, что кластеризация — это исследовательский метод, и метрики оценки следует интерпретировать в сочетании со знанием предметной области и конкретным контекстом проблемы.

Применение кластеризации к потреблению музыки в Нигерии

Теперь, когда у нас есть общее представление о кластеризации, давайте рассмотрим, как ее можно применить для анализа моделей потребления музыки в Нигерии. Нигерийская музыка, особенно афробит и его поджанры, в последние годы приобрели значительную популярность во всем мире. Анализ моделей потребления нигерийской музыки может дать ценную информацию для артистов, звукозаписывающих компаний и потоковых платформ.

Чтобы применить кластеризацию к потреблению музыки в Нигерии, нам нужен набор данных, который собирает соответствующую информацию о музыкальных треках и поведении пользователей. Этот набор данных включает в себя такие функции, как название песни, альбом, исполнитель, дата выпуска, популярность и т. д., как показано в приведенном ниже коде.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
    
df = pd.read_csv("nigerian-songs.csv")
df.head()

Опишите данные

df.describe()

Мы можем использовать алгоритмы кластеризации для выявления моделей потребления музыки. Например, мы можем обнаружить группы пользователей, которые предпочитают определенные поджанры нигерийской музыки, такие как афробит, афро-поп или хайлайф. Мы также могли определить кластеры дорожек, которые часто транслируются вместе, что указывает на сходство пользовательских предпочтений.

import seaborn as sns
    
top = df['artist_top_genre'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,7))
sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('Top genres',color = 'blue')

Обратите внимание, когда верхний жанр описывается как «Отсутствует», это означает, что Spotify не классифицировал его, поэтому давайте избавимся от него.

Избавьтесь от недостающих данных, отфильтровав их

df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
top = df['artist_top_genre'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,7))
sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('Top genres',color = 'blue')

Безусловно, в этом наборе данных доминируют три основных жанра. Давайте сосредоточимся на «афро дэнсхолле», «афропопе» и «нигерийской поп-музыке», дополнительно отфильтруем набор данных, чтобы удалить все со значением популярности 0 (это означает, что это не было классифицировано по популярности в наборе данных и может считаться шумом для наших целей)

df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
df = df[(df['popularity'] > 0)]
top = df['artist_top_genre'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,7))
sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('Top genres',color = 'blue')

Проведите быстрый тест, чтобы увидеть, коррелируют ли данные каким-либо особенно сильным образом.

corrmat = df.corr()
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)

Единственная сильная корреляция существует между «энергией» и «громкостью», что неудивительно, учитывая, что громкая музыка обычно довольно энергична. В противном случае корреляции относительно слабые. Будет интересно посмотреть, что алгоритм кластеризации может сделать из этих данных.

Затем эти кластеры можно использовать для информирования о различных аспектах музыкальной индустрии. Например, звукозаписывающие компании могут нацеливаться на определенные кластеры с помощью адаптированных маркетинговых стратегий, потоковые платформы могут создавать персонализированные плейлисты для разных кластеров, а артисты могут получать информацию о своей фан-базе и изучать возможности сотрудничества в рамках аналогичных кластеров.

Будущие направления и потенциальные приложения

Поскольку область анализа данных и машинного обучения продолжает развиваться, существует несколько будущих направлений и потенциальных приложений для кластеризации в контексте потребления музыки в Нигерии:

  1. Персонализированные музыкальные рекомендации. Кластеризацию можно использовать для создания персонализированных систем музыкальных рекомендаций. Путем группирования пользователей на основе их музыкальных предпочтений и поведения каждому кластеру могут быть предоставлены индивидуальные рекомендации, улучшающие взаимодействие с пользователем на потоковых платформах.
  2. Поиск артистов и сотрудничество.Группирование может помочь идентифицировать начинающих исполнителей в определенных поджанрах или кластерах, позволяя звукозаписывающим компаниям и музыкальным платформам находить и продвигать новые таланты. Кроме того, кластеризация может облегчить сотрудничество между артистами, имеющими схожие фан-базы или дополняющие друг друга стили.
  3. Понимание культурных влияний. Кластеризация может дать представление о влиянии нигерийской музыки и ее поджанров в разных регионах и культурах по всему миру. Группируя пользователей на основе географической информации или демографических данных, мы можем изучить, как нигерийская музыка принимается и потребляется различными группами населения.
  4. Сегментация рынка. Кластеризация может помочь в сегментации рынка и определении целевой аудитории для определенных жанров или исполнителей. Это может помочь профессионалам музыкальной индустрии создавать целевые маркетинговые кампании и оптимизировать распределение ресурсов.
  5. Анализ дорожек и жанров: кластеризация может выявить взаимосвязь между дорожками и жанрами путем выявления групп дорожек, которые часто транслируются вместе. Эту информацию можно использовать для составления списков воспроизведения, организации музыкальных каталогов и понимания динамики между различными жанрами.

Эти потенциальные приложения подчеркивают широкий масштаб и значение кластеризации в контексте потребления музыки в Нигерии и музыкальной индустрии в целом.

Заключение

Кластеризация — это мощный метод, который может помочь нам обнаружить скрытые закономерности в неразмеченных наборах данных. Применяя алгоритмы кластеризации к анализу потребления музыки в Нигерии, мы можем получить ценную информацию о предпочтениях пользователей, отследить отношения и жанровые предпочтения. Эти идеи можно использовать для разработки маркетинговых стратегий, улучшения музыкальных рекомендаций и улучшения общего впечатления от прослушивания музыки.

Поскольку популярность нигерийской музыки продолжает расти во всем мире, понимание моделей ее потребления становится все более важным. Кластеризация обеспечивает надежный и масштабируемый подход к анализу и осмыслению больших объемов данных о потреблении музыки, что в конечном итоге приносит пользу артистам, звукозаписывающим компаниям и музыкальным платформам в нигерийской музыкальной индустрии.

Приятного чтения/прослушивания 😍