Clustering: explore técnicas y métodos

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Agrupación

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Le agrupación es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que consiste en agrupar objetos o puntos de datos similares en grupos o clases distintos.

Los algoritmos de agrupación permiten identificar y resaltar las estructuras subyacentes presentes en un conjunto de datos, sin necesidad de etiquetas previamente asignadas para guiar el modelo.

Los objetivos de la agrupación

El principal objetivo del clustering es dividir un conjunto de datos en grupos con características comunes, donde cada grupo está formado por una cadena de datos con propiedades similares. Este enfoque ayuda a los investigadores y analistas de datos a obtener información significativa sobre la distribución y las tendencias generales de los datos. Entre las aplicaciones prácticas del clustering se incluyen:

• Segmentación de clientes en marketing
• Clasificación de documentos de texto
• Análisis de las redes sociales
• Reconocimiento de imágenes y patrones
• Sistemas de recomendación

Los distintos métodos de agrupación

Existen varios métodos de agrupación, algunos de los cuales se adaptan mejor a determinados tipos de problemas que otros. He aquí algunos de los principales métodos utilizados:

Agrupación jerárquica

Este método construye una jerarquía de conglomerados a partir de un conjunto de datos fusionando progresivamente los grupos más cercanos. La dirección agrupación jerárquica aglomerativa es un enfoque ascendente, que comienza con cada dato como un conglomerado independiente y, a continuación, fusiona los pares más cercanos hasta que sólo queda un conglomerado. Por el contrario, el agrupación jerárquica divisoria parte de un único grupo que engloba todos los datos y lo divide sucesivamente en subgrupos.

Agrupación por partición

La agrupación por partición tiene como objetivo dividir un conjunto de datos en un número predeterminado de particiones que no se solapen. Uno de los algoritmos más conocidos de esta categoría es el K-meansque asigna cada punto de datos a un centroide predefinido, de forma que se minimice la suma de las distancias al cuadrado entre cada punto y su centroide.

Agrupación basada en la densidad

En este método, un clúster se considera un área densa de puntos de datos separada por áreas menos densas. La dirección DBSCAN (agrupación espacial basada en la densidad de aplicaciones con ruido) es un ejemplo de algoritmo basado en la densidad que puede identificar formas de conglomerados arbitrarias, así como detectar y aislar puntos de ruido del conglomerado principal.

Agrupación basada en modelos

Este método se basa en la idea de que los datos pueden describirse mediante una serie de modelos estadísticos. La dirección Agrupación de mezclas gaussianaspor ejemplo, supone que cada conglomerado sigue una distribución gaussiana. Mediante el método de máxima verosimilitud, el algoritmo estima los parámetros que caracterizan a cada conglomerado y asigna a cada dato la probabilidad de pertenecer a cada uno de los grupos.

Medidas de similitud y criterios de validación

Para determinar la similitud entre los puntos de datos y llevar a cabo la agrupación, se pueden aplicar varias medidas de distancia:

• Distancia euclidiana
• Distancia desde Manhattan
• Distancia desde Chebychev
• Similitud coseno
• Correlación de Pearson

Para evaluar la calidad de un resultado de clustering, utilizamos métricas de validación internas o externas. Las métricas internas evalúan la coherencia de un conjunto de conglomerados sin recurrir a información externa, como el índice Silhouette o la suma de cuadrados dentro de un conglomerado. Las métricas externas, por su parte, comparan los resultados de la agrupación con una partición de referencia existente, como el índice de Rand ajustado o la pureza.

Retos y mejoras

A pesar de su utilidad en muchos ámbitos, los algoritmos de agrupación tienen ciertas limitaciones. Algunos de los problemas más comunes son

• Determinación del número óptimo de conglomerados
• Sensibilidad a los puntos de inicialización y ruido
• Escalabilidad para grandes conjuntos de datos
• Detección de conglomerados no convexos o de densidad variable

Para superar estos retos, se han desarrollado diversas mejoras y variantes de los métodos básicos. Por ejemplo, K-means++ proporciona una inicialización más robusta, mientras que MiniBatch K-means acelera el procesamiento para grandes conjuntos de datos.

En resumen, el clustering es un método versátil y relevante para extraer información de un conjunto de datos no etiquetados. Gracias a la diversidad de enfoques y algoritmos disponibles, puede adaptarse para abordar problemas complejos en una amplia gama de ámbitos de aplicación.