Es una herramienta útil para el análisis de datos y la toma de decisiones. Se utiliza en la minería de datos para agrupar objetos similares en un conjunto de grupos conocidos como clústeres e identificar patrones ocultos.
Clustering es un término cada vez más asociado al ámbito del big data que hace referencia a una forma de asociar objetos similares según sus características con el objetivo de encontrar patrones y descubrir relaciones entre los datos. Está vinculado con el aprendizaje no supervisado, ya que no se necesita un conjunto de datos de entrenamiento para realizar el proceso de agrupamiento.
El clustering se utiliza comúnmente para resumir la información, descubrir patrones y detectar outliers (datos que se separan del resto). Por ejemplo, se puede usar clustering para encontrar similitudes entre usuarios de un sitio web para mejorar su experiencia al personalizar la interfaz de usuario según sus intereses.
Los algoritmos de clustering se pueden clasificar en dos categorías: los basados en distancia y los basados en densidad:
- Los algoritmos basados en distancia se utilizan para agrupar objetos en grupos en función de la distancia entre ellos. Por ejemplo, el algoritmo K-means es un algoritmo de clustering basado en distancia que se usa para encontrar grupos de objetos similares en un conjunto de datos.
- Los algoritmos basados en densidad se emplean para identificar grupos de objetos similares según la densidad de los datos. Un ejemplo de este tipo de algoritmo es el algoritmo DBSCAN, utilizado para encontrar grupos de puntos de datos en un conjunto de datos.
El clustering en big data y machine learning
El clustering es un proceso importante dentro del machine learning (aprendizaje automático) ya que permite agrupar datos con características similares y con la menor cantidad de errores posible. Esto se puede utilizar para resumir información, descubrir patrones o detectar outliers.
¿Qué tipos de clustering existen?
Entre los algoritmos de clustering más populares señalar:
K-means.
Es uno de los más utilizados por los científicos de datos (data scientists) ya que es muy rápido y eficaz para la gestión de grandes cantidades de datos. Se basa en lo que se denomina centroide o partición (segmentos). Para ello busca un número fijo de clústeres (k), el cual representa el número de centroides que queremos localizar. El algoritmo debe ejecutarse varias veces con una selección aleatoria de centroides para poder obtener los mejores resultados.
DBSCAN.
Este algoritmo de clustering se basa en la densidad y, a diferencia de K-means, no necesita especificar el número de clústeres que se generarán. Es muy útil para poder detectar valores atípicos, así como clústeres de baja densidad frente a los de alta en un mismo conjunto de datos.
K-Nearest Neighbours.
Denominado también k-NN o KNN, se trata de un algoritmo supervisado que realiza predicciones o clasificaciones empleando la proximidad y basándose en instancias.
Expectation Maximization (EM).
Se encuadra dentro de los métodos de clustering probabilísticos. Es un modelo muy flexible y, a diferencia del K-means, los grupos pueden adoptar cualquier forma de elipse (y no solo círculos).
Usos y ventajas del clustering
El clustering es una herramienta poderosa para la agrupación de datos y la identificación de patrones. Entre sus usos y ventajas indicar:
Mejora los resultados de la toma de decisiones.
El clustering puede ayudar a los tomadores de decisiones a identificar patrones y tendencias ocultas que de otra manera pasarían desapercibidos. De este modo se adoptan decisiones más informadas y menos arriesgadas.
Permite la segmentación del mercado.
Identifica diferentes grupos de clientes con características similares, lo cual posibilita que las empresas dirijan sus esfuerzos de marketing a los segmentos de mercado adecuados.
Mejor comprensión de los datos.
Identificación de tendencias y patrones ocultos que de otra manera no se habrían descubierto.
Análisis de datos económicos.
Para la clasificación de regiones, zonas o países en función de parámetros como la renta per cápita o la población empleada.
Política.
Para detectar tendencias, analizar resultados electorales, analizar historial de voto de una determinada zona…
Medicina.
Para la prevención de enfermedades crónicas, zonas con mayor incidencia de una patología…
Formarse en clustering
Clustering es una técnica cada vez más utilizada en el campo de la inteligencia artificial, ya que su versatilidad permite a los investigadores explorar los datos de manera eficaz y encontrar patrones interesantes. Si bien es una herramienta útil, no siempre funciona de la misma manera, por lo que hay que elegir y ajustar los parámetros adecuados para obtener los mejores resultados. En la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos que oferta UNIR se abordan temas sobre el clustering y el aprendizaje automático para ayudar a los estudiantes a comprender y usar esta técnica para la extracción de conocimiento. Se imparte en una modalidad 100% online y es un título reconocido por la SENESCYT.
