La agrupación es un proceso esencial para diferentes organizaciones, ya que ayuda en numerosas actividades y tareas. Suponga que forma parte del equipo de análisis de investigación de una empresa. Necesita comprender cómo reaccionan los clientes potenciales ante el producto y los servicios que ofrece. Pero esto requiere datos valiosos que ayuden a comprender el comportamiento de los clientes. Estos datos le ayudarán a ofrecer una mejor experiencia y a alcanzar los objetivos empresariales. Aquí es donde el concepto de clustering se vuelve esencial.

Qué es el clustering en el aprendizaje automático?

El clustering le ayuda a organizar los datos en diferentes grupos, dependiendo de las características. Estas características se determinan en función de los puntos de datos del grupo. Supongamos que quiere clasificar todos los tipos de gatos en diferentes grupos, dependiendo de su especie. En este caso, dividirá los distintos tipos en varios segmentos, como raqueta de nieve, persa, bobtail japonés y siamés. De este modo, podrá analizar claramente los tipos de gatos bajo diferentes segmentaciones.
Esta condición también se aplica a varios problemas de aprendizaje automático. Puede dividir los problemas en categorías únicas, en función de las similitudes. Proporcionará datos al algoritmo de aprendizaje automático, lo que lo convierte en una opción de aprendizaje no supervisado. Es importante recordar la necesidad de alimentar datos precisos ya que los algoritmos de clustering agrupan los nuevos datos dependiendo de los requisitos que usted proporcione.

Qué son los algoritmos de clustering?

La tarea de clustering es una técnica de aprendizaje automático no supervisado. Los científicos de datos también se refieren a esta técnica como análisis de clústeres, ya que implica un método y un mecanismo de trabajo similares. Cuando se utilizan algoritmos de clustering por primera vez, es necesario proporcionar grandes cantidades de datos como entrada. Estos datos no incluirán ninguna etiqueta. Esto impulsará el algoritmo y creará diferentes grupos.
Estos grupos serán clusters de datos, alineados según las similitudes. El clúster incluye todos los puntos de datos que comparten un parecido en sus características o propiedades. Se relacionan entre sí de una manera u otra. Puede utilizar la agrupación para descubrir patrones, ingeniería y formas. A la hora de generar una visión de los datos, utilice el clustering como proceso inicial.

Categorías de clústeres

Hay dos categorías principales de clustering. Estas son

Clustering duro

En el clustering duro, los datos caen bajo un solo cluster. Esto significa que no pueden compartir grupo con ninguna otra categoría, excepto una. Esto dependerá de las prioridades de las características.

Clustering suave

Por otro lado, es posible que los datos estén sujetos a una agrupación suave. Esto significa que entran en uno o varios clusters. En palabras sencillas, los datos pueden compartir dos o más posiciones y caer bajo diferentes grupos.

Principales algoritmos de clustering

1.Algoritmo de clustering de medios K

El clustering de medios K es un algoritmo común entre los científicos de datos. Es un tipo de algoritmo basado en el centroide con propiedades simples y directas. Además, es un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Con este algoritmo, se puede minimizar la varianza del punto de datos en el cluster. Muchas personas que se inician en el aprendizaje automático no supervisado comienzan con los algoritmos de clustering de K medios primero.
Usted encontrará los mejores resultados con estos algoritmos de clustering, que contienen pequeños conjuntos de datos. Esto es porque este algoritmo repite todos los puntos de datos. Esto indica que si tiene una gran cantidad de datos, necesitará más tiempo para agruparlos todos.

2.Clustering basado en la densidad

En este método, los algoritmos de clustering requerirán la densidad de los datos para crear clusters que representen el espacio de datos. Cuando el espacio o la región se vuelve densa, esa región se convierte en un cluster. Se referirá a la región con menos densidad o con un mínimo de datos como valores atípicos o ruido. Se encontrará la forma arbitraria de los datos debido al método de este cluster.

3.Clustering Jerárquico

Los grupos de clustering jerárquico son los clusters que dependen de la distancia de un dato a otro. Estos clusters tienen varios tipos:

  • Aglomerativo
    En este método de clustering, un punto de datos que actúa como cluster atraerá a otros puntos de datos similares convirtiéndose en clusters.
  • Divisivo
    Por otro lado, el método divisivo considerará todos los puntos de datos como un cluster y luego separará cada punto de datos creando nuevos clusters. Este método es opuesto al Aglomerativo, y funciona uniendo el cluster existente, creando una matriz de distancia y uniéndolos. Puede representar los clusters de puntos de datos con la ayuda de un denograma.

4.Clustering difuso

En este método, la alineación de los puntos de datos no es decisiva. En el Fuzzy clustering, un punto de datos puede vincularse con más de un cluster. El resultado del cluster es la probabilidad de que el punto de datos se agrupe bajo un grupo. El mecanismo de funcionamiento del método de clustering es similar al de K means clustering. Sin embargo, los parámetros que implican el cálculo son diferentes.

Cuándo necesitará la técnica de clustering?

Usted utilizará los métodos de clustering cuando tenga diferentes conjuntos de datos sin etiquetar. Inicialmente, utilizará un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Puede elegir entre numerosas técnicas no supervisadas. Algunas de estas técnicas son el aprendizaje por refuerzo, las redes neuronales y el clustering. Deberá elegir los algoritmos de clustering en función de los datos que necesite agrupar.
Cuando se trata de detectar anomalías, se puede utilizar el clustering e identificar los valores atípicos de los datos. Puede agrupar no sólo los datos en diferentes grupos, sino también medir los límites. Si no puede decidir qué algoritmos de clustering funcionarán, comience utilizando el clustering de medios K y descubra nuevos patrones.

Conclusión

Los algoritmos de clustering le ayudan a aprender cosas nuevas utilizando datos antiguos. Puede encontrar soluciones a numerosos problemas agrupando los datos de diferentes maneras. De este modo, se encuentran nuevas soluciones a problemas existentes.
Lo mejor de la agrupación de los datos en el aprendizaje no supervisado es que se obtienen resultados en los problemas de aprendizaje supervisado. Puede utilizar la técnica de clustering para resolver cualquier problema de aprendizaje automático no supervisado. Puede elegir diferentes clusters como nuevas características y utilizarlas para un nuevo conjunto de datos. El resultado será sorprendente si sigue trabajando para mejorar la precisión.