O agrupamento é um poderoso método de aprendizagem de máquinas que envolve o agrupamento de pontos de dados. Com um conjunto de vários pontos de dados, os cientistas de dados podem utilizar um algoritmo de agrupamento para categorizar ou classificar cada ponto de dados num grupo particular. Teoricamente, os pontos de dados presentes no mesmo grupo contêm características ou propriedades semelhantes. Por outro lado, os pontos de dados em grupos separados contêm características ou propriedades altamente únicas.

A agregação é um método de aprendizagem não supervisionado e é uma técnica popular entre os cientistas de dados para obter análises estatísticas de dados em vários campos. As pessoas utilizam a análise de agrupamento na ciência dos dados para obter conhecimentos críticos. Analisam os grupos em que cada ponto de dados se insere quando se aplicam algoritmos de agrupamento. É novo nos algoritmos de agregação e quer aprender os seus ins e outs? Continue a ler este artigo, pois discute tudo o que deve saber sobre os fundamentos dos algoritmos de agregação.

Importância do Agrupamento

Os algoritmos de agrupamento são essenciais para os cientistas de dados descobrirem agrupamentos inatos entre predefinições de dados não rotulados e não rotulados. Surpreendentemente, não há critérios particulares para destacar um bom agrupamento. Resume-se às preferências individuais, requisitos, e ao que um cientista de dados utiliza para satisfazer as suas necessidades.

Digamos, por exemplo, que se poderia estar interessado em descobrir representantes de grupos homogéneos (redução de dados), em clusters naturais e em definir as suas propriedades desconhecidas. Algumas pessoas também desejam encontrar objectos de dados não habituais e outros agrupamentos adequados. Seja como for, este algoritmo faz várias suposições que constituem semelhanças entre vários pontos. Além disso, cada suposição faz novos mas igualmente bem fundamentados agrupamentos.

Métodos de agrupamento

Métodos Hierárquicos de Base

Os aglomerados criados neste procedimento criam uma estrutura em forma de árvore representando a hierarquia. Os novos aglomerados que aparecem na árvore provêm de tufos previamente formados. Os peritos dividiram-nos nas seguintes categorias:

Aglomerados

Abordagem de baixo para cima – Cada ponto de dados é um único aglomerado e fundem-se continuamente (aglomerado) até que todos se tenham fundido progressivamente num único aglomerado. Este processo é também conhecido como HAC.

Divisivo

Abordagem de cima para baixo – Começando com todos os dados contidos num único cluster, que se dividem progressivamente até que todos os pontos de dados estejam separados.

Métodos Baseados na Densidade

Os métodos baseados na densidade concebem clusters como regiões mais densas com algumas semelhanças e diferenças em comparação com regiões menos densas. Métodos como estes oferecem uma precisão excelente e podem combinar dois aglomerados com facilidade.

Métodos baseados em grelhas

Os métodos baseados em grelha formulam o espaço de dados num número limitado de células formando uma estrutura que se assemelha a uma grelha regular. Todas as operações de agrupamento que ocorrem nestas grelhas são independentes e rápidas.

Métodos de partição

As técnicas de partição dividem os objectos, transformando-os em aglomerados k. Cada partição cria um aglomerado. Os cientistas de dados utilizam frequentemente este método para optimizar funções de semelhança imparciais, particularmente quando a distância é um parâmetro significativo.

O que é o aglomerado K-Means?

K-Means é indiscutivelmente o algoritmo de agrupamento mais reconhecido. A maioria dos cursos de aprendizagem de máquinas e de ciências de dados, especialmente as aulas introdutórias, ensinam este algoritmo. A sua compreensão é bastante fácil, e a sua implementação em código é ainda mais simples. O K-Means destaca-se de outros algoritmos devido ao seu ritmo rápido. A maioria de nós está a calcular distâncias entre centros de grupo e pontos com cálculos mínimos. Portanto, a complexidade é muitas vezes O{n linear.)

Exemplos do mundo real de usos de Algoritmos de Agrupamento

O algoritmo de agregação tem sido revolucionário no mundo da ciência dos dados. Numerosos campos estão a utilizá-lo e a obter excelentes resultados. Seguem-se alguns exemplos do mundo real que demonstram a utilidade deste algoritmo.

Reconhecendo Notícias Falsas

As notícias falsas não são novidade, mas são mais prevalecentes do que há uma década atrás. As inovações tecnológicas são sobretudo responsáveis pela criação e distribuição de histórias não autênticas em várias plataformas online. Dois estudantes da Universidade da Califórnia utilizaram algoritmos de clustering para reconhecer notícias falsas.

O algoritmo obteve conteúdo de vários artigos noticiosos e examinou as suas palavras. Os clusters ajudam o algoritmo a identificar as peças genuínas e dissimuladas. Os estudantes de informática aprenderam que os artigos de click-bait utilizavam um vocabulário sensacionalista. Indicaram que a maioria dos artigos que utilizavam sensacionalismo não eram autênticos.

Vendas e Marketing

As grandes empresas têm tudo a ver com a segmentação e personalização dos seus produtos. Fazem-no analisando as características particulares das pessoas e partilhando programas para as atrair. É um método experimentado e testado que ajuda as organizações a visar audiências específicas. Infelizmente, algumas empresas são mal sucedidas nos seus esforços de vendas e marketing.
É necessário visar correctamente as pessoas para tirar o máximo partido do seu investimento. Arrisca-se a perdas significativas e a desconfiança dos clientes ao não analisar o que o seu público pretende. Os algoritmos de agrupamento podem agrupar indivíduos com características semelhantes e analisar se eles irão comprar o seu produto. A criação de grupos pode ajudar as empresas a realizar testes para determinar o que precisam de fazer para melhorar as suas vendas.

Desportos de Fantasia

Ficaria surpreendido se visse como os algoritmos de agrupamento são úteis para o futebol de fantasia e vários outros desportos digitais. As pessoas têm muitas vezes dificuldade em determinar quem devem acrescentar à sua equipa. Escolher jogadores de alto desempenho, especialmente durante a parte inicial da época, é bastante complicado. Porquê? Porque não se conhece a forma actual do atleta. Com poucos ou nenhuns dados de desempenho à sua disposição, pode tirar partido da aprendizagem não supervisionada.

Pode ajudá-lo a descobrir jogadores semelhantes, utilizando alguns dos seus atributos. K significa que o agrupamento é particularmente útil para tais situações, dando-lhe a vantagem no início do campeonato.

Identificar a actividade criminosa

Embora os algoritmos de agrupamento possam ajudar em várias actividades criminosas, concentremo-nos no comportamento fraudulento de um taxista. Digamos que quer saber se o motorista está a mentir sobre a sua distância percorrida por dia. Como se identifica se ele ou ela está a mentir ou a dizer a verdade?

O agrupamento pode ajudá-lo a analisar os registos GPS e a criar um grupo de comportamentos idênticos. Pode estudar as características do grupo e classificar os comportamentos fraudulentos e genuínos.

Filtros de Spam

As nossas caixas de entrada de correio electrónico contêm pastas de lixo com numerosas mensagens identificadas como spam. Muitos cursos de aprendizagem de máquinas utilizam o filtro de spam para mostrar o clustering e a aprendizagem não supervisionada. Os e-mails de spam são, sem dúvida, a parte mais irritante das técnicas de marketing. Algumas pessoas também os utilizam para phishing de dados pessoais de outros.

As empresas previnem estes e-mails utilizando algoritmos para identificar spams e assinalá-los. K significa que os métodos de agrupamento têm sido bastante eficazes na identificação de spams. Eles analisam várias partes do e-mail, tais como conteúdo, remetente, e cabeçalho, para determinar se são lixo electrónico. Melhora dez vezes a precisão e protege as pessoas contra o phishing e outros crimes digitais.

Reflexões finais

Em suma, o agrupamento permanece na sua maioria constante e aplica-se a numerosos cenários. É possível fazer previsões comportamentais precisas usando este algoritmo versátil. Uma vez desenvolvida uma base sólida de dados agrupados, as oportunidades serão infinitas.