La agrupación es un poderoso método de aprendizaje de máquinas que implica la agrupación de puntos de datos. Con un conjunto de varios puntos de datos, los científicos de datos pueden utilizar un algoritmo de agrupación para categorizar o clasificar cada punto de datos en un grupo particular. Teóricamente, los puntos de datos presentes en el mismo grupo contienen características o propiedades similares. Por otra parte, los puntos de datos en grupos separados contienen características o propiedades muy singulares.

La agrupación es un método de aprendizaje no supervisado y es una técnica popular entre los científicos de datos para obtener análisis estadísticos de datos en diversos campos. La gente utiliza el análisis de agrupación en la ciencia de los datos para obtener conocimientos críticos. Analizan los grupos en los que cada punto de datos cae al aplicar los algoritmos de agrupación. ¿Es usted nuevo en los algoritmos de agrupación y quiere aprender sus entresijos? Continúe leyendo este artículo ya que trata todo lo que debe saber sobre los fundamentos de los algoritmos de agrupación.

Importancia de la agrupación

Los algoritmos de agrupación son esenciales para que los científicos de datos descubran agrupaciones innatas entre conjuntos de datos no etiquetados y etiquetados. Sorprendentemente, no hay criterios particulares para destacar una buena agrupación. Se trata de preferencias individuales, requisitos y lo que un científico de datos utiliza para satisfacer sus necesidades.

Digamos, por ejemplo, que uno podría estar interesado en descubrir representantes de grupos homogéneos (reducción de datos), en clusters naturales y definir sus propiedades desconocidas. Algunas personas también desean encontrar objetos de datos no ordinarios y otras agrupaciones adecuadas. En cualquier caso, este algoritmo hace varias suposiciones que constituyen similitudes entre varios puntos. Lo que es más, cada suposición hace nuevos pero igualmente bien fundados cúmulos.

Métodos de agrupación

Métodos basados en la jerarquía

Los grupos creados en este procedimiento crean una estructura de árbol que representa la jerarquía. Los nuevos cúmulos que aparecen en el árbol provienen de cúmulos previamente formados. Los expertos los dividieron en las siguientes categorías:

Aglomerado

Enfoque ascendente – Cada punto de datos es un solo grupo y se fusionan continuamente (se aglomeran) hasta que todos se han fusionado progresivamente en un solo grupo. Este proceso también se conoce como HAC.

Divisivo

Enfoque descendente – Empezando con todos los datos contenidos en un solo cúmulo, que se dividen progresivamente hasta que todos los puntos de datos están separados.

Métodos basados en la densidad

Los métodos basados en la densidad conciben las agrupaciones como regiones más densas con algunas similitudes y diferencias en comparación con las regiones de menor densidad. Métodos como estos ofrecen una excelente precisión y pueden combinar dos cúmulos con facilidad.

Métodos basados en la cuadrícula

Los métodos basados en cuadrículas formulan el espacio de datos en un número limitado de células que forman una estructura parecida a una cuadrícula regular. Cada operación de agrupamiento que ocurre en estas cuadrículas es independiente y rápida.

Métodos de partición

Las técnicas de partición dividen los objetos, transformándolos en cúmulos k. Cada partición crea un cúmulo. Los científicos de datos a menudo utilizan este método para optimizar las funciones de similitud imparcial, particularmente cuando la distancia es un parámetro significativo.

¿Qué es el Cluster K-Means?

K-Means es posiblemente el algoritmo de agrupación más reconocido. La mayoría de los cursos de aprendizaje de máquinas y ciencias de la información, especialmente las clases introductorias, enseñan este algoritmo. Entenderlo es bastante fácil, e implementarlo en código es aún más sencillo. K-Means se destaca de otros algoritmos por su rapidez. La mayoría de nosotros calculamos las distancias entre los centros de los grupos y los puntos con cálculos mínimos. Por lo tanto, la complejidad es a menudo lineal O{n).

Ejemplos reales de uso de algoritmos de agrupación

El algoritmo de agrupación ha sido revolucionario en el mundo de la ciencia de los datos. Numerosos campos lo están utilizando y obteniendo excelentes resultados. Los siguientes son algunos ejemplos del mundo real que muestran la utilidad de este algoritmo.

Reconociendo las noticias falsas

Las noticias falsas no son nada nuevo pero son más frecuentes comparadas con las de hace una década. Las innovaciones tecnológicas son las principales responsables de la creación y distribución de historias inauténticas en varias plataformas en línea. Dos estudiantes de la Universidad de California usaron algoritmos de agrupación para reconocer las noticias falsas.

El algoritmo obtuvo el contenido de varios artículos de noticias y examinó sus palabras. Los clusters ayudan al algoritmo a identificar las piezas genuinas y no genuinas. Los estudiantes de informática aprendieron que los artículos con “clics” utilizaban un vocabulario sensacionalista. Indicaba que la mayoría de los artículos que usaban sensacionalismo no eran auténticos.

Ventas y marketing

Las grandes empresas se dedican a orientar y personalizar sus productos. Lo hacen analizando las características particulares de las personas y compartiendo programas para atraerlas. Es un método probado que ayuda a las organizaciones a dirigirse a audiencias específicas. Desafortunadamente, algunos negocios no tienen éxito en sus esfuerzos de ventas y marketing.
Deben dirigirse a las personas correctamente para sacar el máximo provecho de su inversión. Se arriesga a pérdidas significativas y a la desconfianza de los clientes al no analizar lo que su público quiere. Los algoritmos de agrupación pueden agrupar a individuos con rasgos similares y analizar si comprarán su producto. La creación de grupos puede ayudar a las empresas a realizar pruebas para determinar lo que necesitan hacer para mejorar sus ventas.

Deportes de fantasía

Te sorprendería ver lo útiles que son los algoritmos de agrupación para el fútbol de fantasía y otros deportes digitales. A la gente a menudo le resulta difícil determinar quién debe agregar a su equipo. Elegir jugadores de alto rendimiento, especialmente durante la primera parte de la temporada, es bastante complicado. ¿Por qué? Porque no conoces la forma actual del atleta. Con pocos o ningún dato de rendimiento a su disposición, puede aprovechar el aprendizaje no supervisado.

Podría ayudarte a descubrir jugadores similares utilizando algunos de sus atributos. K significa que la agrupación es particularmente útil para estas situaciones, dándote la ventaja al comienzo de la liga.

Identificar la actividad criminal

Mientras que los algoritmos de agrupación pueden ayudar en varias actividades criminales, centrémonos en el comportamiento fraudulento de un taxista. Digamos que quieres saber si el conductor miente sobre la distancia recorrida por día. ¿Cómo identificas si está mintiendo o diciendo la verdad?

La agrupación puede ayudarle a analizar los registros del GPS y crear un grupo de comportamientos idénticos. Puede estudiar las características del grupo y clasificar los comportamientos fraudulentos y los genuinos.

Filtros de spam

Nuestros buzones de correo electrónico contienen carpetas de basura con numerosos mensajes identificados como spam. Muchos cursos de aprendizaje automático utilizan el filtro de spam para mostrar la agrupación y el aprendizaje no supervisado. Los correos electrónicos spam son posiblemente la parte más molesta de las técnicas de marketing. Algunas personas también los utilizan para robar los datos personales de otros.

Las compañías evitan estos correos electrónicos usando algoritmos para identificar los spams y marcarlos. K significa que los métodos de agrupación han sido bastante efectivos para identificar los spams. Observan varias partes del correo electrónico, como el contenido, el remitente y el encabezado, para determinar si son basura. Mejora la precisión por diez y protege a la gente de la suplantación de identidad y otros delitos digitales.

Reflexiones finales

En resumen, la agrupación se mantiene en su mayor parte constante y se aplica a numerosos escenarios. Puedes hacer predicciones precisas de comportamiento usando este versátil algoritmo. Una vez que desarrolles una sólida línea base de datos agrupados, las oportunidades serán infinitas.