O agrupamento é um processo essencial para diferentes organizações, uma vez que assiste em numerosas actividades e tarefas. Suponha que faz parte da equipa de análise de uma empresa. É necessário compreender como os potenciais clientes reagem ao produto e serviços que fornecem. Mas isto requer dados valiosos que ajudem a compreender o comportamento do cliente. Estes dados ajudá-lo-ão a proporcionar uma melhor experiência e a atingir os objectivos comerciais. É aí que o conceito de clustering se torna essencial.

O que é o Agrupamento na Aprendizagem de Máquinas

O agrupamento ajuda-o a organizar os dados em diferentes grupos, dependendo das características. Determina-se estas características de acordo com os pontos de dados do grupo. Suponha que pretende categorizar todos os tipos de gatos em diferentes grupos, em função da sua espécie. Neste caso, irá dividir os diferentes tipos em vários segmentos, tais como o Snowshoe, Persa, Bobtail japonês, e Siamês. Desta forma, é possível analisar claramente os tipos de gatos sob diferentes segmentações.
Esta condição também se aplica a vários problemas de aprendizagem de máquinas. Pode-se dividir os problemas em categorias únicas, dependendo das semelhanças. Fornecerá dados ao algoritmo de aprendizagem da máquina, tornando-o uma opção de aprendizagem não supervisionada. É importante lembrar a necessidade de alimentar dados precisos, uma vez que os algoritmos de agrupamento agrupam os novos dados, dependendo dos requisitos que fornecer.

O que são os Algoritmos de Agrupamento?

A tarefa de agrupamento é uma técnica de aprendizagem não supervisionada por máquinas. Os cientistas de dados também se referem a esta técnica como análise de agrupamento, uma vez que envolve um método e um mecanismo de trabalho semelhantes. Ao utilizar algoritmos de clustering pela primeira vez, é necessário fornecer grandes quantidades de dados como entrada. Estes dados não incluirão quaisquer etiquetas. Isto irá impulsionar o algoritmo e criar diferentes grupos.
Estes grupos serão clusters de dados, alinhados de acordo com as semelhanças. O cluster inclui todos os pontos de dados que partilham uma semelhança nas suas características ou propriedades. Relacionam-se entre si de uma forma ou de outra. Pode-se utilizar o agrupamento para descobrir padrões, engenharia e formas. Ao gerar uma visão dos dados, utilizar o agrupamento como processo inicial.

Categorias de Clusters

Existem duas grandes categorias de agrupamento. Estas são:

Agrupamento duro

Em aglomerados duros, os dados enquadram-se num único aglomerado. Isso significa que não pode partilhar um grupo com qualquer outra categoria, excepto uma. Isto dependerá das prioridades das características.

Agrupamento suave

Por outro lado, é possível que os dados estejam sujeitos a um agrupamento suave. Isto significa que se enquadram num ou em vários clusters. Em palavras fáceis, os dados podem partilhar duas ou mais posições e enquadrar-se em grupos diferentes.

Algoritmos de Agrupamento de Topo

1.K Significa Algoritmo de Aglomeração

K significa que o agrupamento é um algoritmo comum entre os cientistas de dados. Este é um tipo de algoritmo baseado em centróides com propriedades simples e directas. Além disso, este é um algoritmo de aprendizagem não supervisionado. Com este algoritmo, é possível minimizar a variação do ponto de dados no agrupamento. Muitas pessoas que começam a aprendizagem não supervisionada por máquinas começam com K significa algoritmos de clustering primeiro.
Encontrará os melhores resultados com estes algoritmos de agregação, contendo pequenos conjuntos de dados. Isto porque este algoritmo repete todos os pontos de dados. Indica que se tiver uma grande quantidade de dados, necessitará de mais tempo para agrupar tudo.

2.Agrupamento Baseado na Densidade

Neste método, os algoritmos de clustering exigirão densidade de dados para criar clusters representando o espaço de dados. Quando o espaço ou região se torna denso, essa região torna-se um aglomerado. Referir-se-á à região com menor densidade ou com dados mínimos como outliers ou ruído. Encontrará a forma arbitrária dos dados devido ao método deste aglomerado.

3.Clusterização Hierárquica

Os grupos hierárquicos de clusters são os clusters dependendo da distância de um dado a outro. Estes aglomerados têm vários tipos:

• Aglomerados
  Neste método de agrupamento, um ponto de dados actuando como um agrupamento atrairá outros pontos de dados semelhantes tornando-se agrupamentos.
• Divisivo
  Por outro lado, o método divisivo considerará todos os pontos de dados como um aglomerado e depois separará cada ponto de dados criando novos aglomerados. Este método é oposto ao Aglomerado, e funciona ligando o aglomerado existente, criando uma matriz de distância, e unindo-os. Pode representar os clusters de pontos de dados com a ajuda de um denograma.

4.Aglomerados Fuzzy

Neste método, o alinhamento dos pontos de dados não é decisivo. Em Fuzzy clustering, um ponto de dados pode ligar-se a mais do que um cluster. O resultado do agrupamento é a probabilidade de o ponto de dados se agrupar sob um grupo. O mecanismo de funcionamento do método de agregação é semelhante a K significa agregação. No entanto, os parâmetros que envolvem o cálculo são diferentes.

Quando necessitará da Técnica de Agrupamento?

Utilizará os métodos de agrupamento quando tiver diferentes conjuntos de dados não etiquetados. Inicialmente, irá utilizar um algoritmo de aprendizagem não supervisionado. Poderá escolher entre numerosas técnicas não supervisionadas. Algumas destas técnicas são o reforço da aprendizagem, as redes neurais e o agrupamento. É necessário escolher algoritmos de clustering em função dos dados necessários para o agrupamento.
Ao tentar detectar anomalias, pode utilizar o agrupamento e identificar os valores aberrantes dos dados. Pode agrupar não só os dados em diferentes grupos, mas também medir os limites. Se não conseguir decidir que algoritmos de agregação funcionarão, comece por utilizar K significa agregação e descubra novos padrões.

Conclusão

Os algoritmos de agrupamento ajudam-no a aprender coisas novas utilizando dados antigos. Pode encontrar soluções para inúmeros problemas agrupando os dados de diferentes maneiras. Desta forma, encontra novas soluções para problemas existentes.
A melhor parte sobre o agrupamento dos dados em aprendizagem não supervisionada é que este deriva de resultados em problemas de aprendizagem supervisionada. Pode usar a técnica de agregação para resolver quaisquer problemas de aprendizagem não supervisionada em máquinas. Pode escolher diferentes agrupamentos como novas características e utilizá-los para um novo conjunto de dados. O resultado será surpreendente se continuar a trabalhar para melhorar a precisão.