¿Qué es el Clustering en la minería de datos?
Diseño web y UXEl machine learning es el futuro. Contar con técnicas de clustering que puedan ahorrar mucho tiempo a las empresas supone uno de los retos en los que hoy en día se trabaja. Gracias a métodos como el clustering, es posible agrupar datos semejantes sin necesidad de supervisión. Gracias a esta técnica se mejora la productividad y se reducen costes.
Para poder hacer frente al nuevo mercado y convertirse en un candidato competitivo es imprescindible contar con una formación especializada y de calidad. A través del Máster en Business Analytics e IA es posible dar respuesta al escenario laboral actual en el que el almacenaje, la gestión y la interpretación de datos suponen una de las bases de cualquier empresa. Si te preguntas qué es el big data, no dudes en consultar nuestro artículo para saber lo que significa este término que está revolucionando el modelo de negocio de multitud de empresas.
¿Qué es el Clustering?
El clustering es un proceso que permite que los algoritmos de aprendizaje automatizado puedan entrenar los datos que van a utilizar para desarrollar sus tareas. Gracias a este proceso, las máquinas pueden generar su capacidad de análisis en volúmenes grandes con menos errores.
Cada vez es más común usar Big Data en las empresas y es por ello por lo que supone una gran ventaja usar esta técnica. La tarea principal del clustering es la de agrupar datos para crear lo que se conoce como clústeres. Cada uno de estos clusters agrupan una colección de datos similares entre sí.
El uso del clustering se aplica en modelos de machine learning de tipo no supervisado. Esto le permite:
· Analizar datos.
· Realizar tareas y encontrar posibles errores.
· Segmentar datos en grupos similares para facilitar el proceso.
Uso del clustering de minería de datos
Cómo ya hemos visto, el objetivo principal del clustering es el de formar grupos cerrados y homogéneos a partir de un conjunto de elementos que tienen diferentes características pero que a su vez guardar cierta relación:
Para poder llevarlo a cabo es necesario encontrar diferentes fuentes de datos, analizarlos, construir los modelos, construir los informes y comenzar a actuar basándonos en la información obtenida.
Pero, para desarrollar un modelo de análisis que se base en el clustering, lo que no podemos perder de vista es:
· Que los datos sean de calidad
· El número de grupos que vamos a calcular
· Las diferencias y el tamaño de cada cluster
· Cómo los vamos a ordenar
Métodos y técnicas de clustering
Los métodos de clustering están enmarcados dentro de las técnicas de machine learning y de aprendizaje no supervisado. Aunque existen multitud de métodos, los dos más conocidos son el K means y el Clustering jerárquico.
K means
El K means clustering es un método no jerárquico que se utiliza para agrupar objetos y que particiona el set de datos en diferentes clústeres que, además, no sean solapantes. Una cuestión importante de este método es que el número de subgrupos o clústeres debe estar preestablecido antes de comenzar. Para poder llevar a cabo esto, es indispensable tener un buen conocimiento de los datos que se manejan.
Clustering Jerárquico
Por otro lado, encontramos el clustering jerárquico. Este tipo nos aporta la ventaja de no deber tener el conocimiento del número concreto de clústeres que se van a disponer desde el principio.
Por otro lado, y también como ventaja, es que este método nos permite obtener representaciones basadas en árboles que se conocen como dendrogramas.
Los dendrogramas son una representación que sirve para ilustrar la organización jerárquica entre diferentes elementos y que puede hacerlo de forma horizontal o vertical.
Algoritmos de clustering
Los algoritmos de clustering son los que tienen como finalidad agrupar objetos de un dataset según las similitudes que encuentren. Se trata de las técnicas a través de las cuales se puede llevar a cabo el clustering.
Siempre es importante tener en cuenta que el agrupamiento es una tarea de aprendizaje automático no supervisada. Para poder conseguir que esto lo lleve a cabo un algoritmo, deberemos darle al mismo una gran cantidad de datos no etiquetados en los que él mismo buscará similitudes para poder juntarlos.
Dependiendo de la forma en la que se relacionan, entre sí y con los objetos a ordenar, podemos decir que existen dos tipos de algoritmos:
· Clustering rígido: cada objeto pertenece a un solo cluster.
· Clustering blando: los objetos pertenecen a los clusters según su grado de confianza o pertenencia.
Existe otro tipo de clasificación de los algoritmos de clustering mucho más precisa:
· Partición estricta: cada objeto solo puede pertenecer a un clúster.
· Partición estricta con outliers: algunos objetos no pertenecen a ningún clúster.
· Clustering con superposiciones: los objetos pueden pertenecer a más de un clúster.
· Clustering jerárquico: existe un orden jerárquico que hace que cualquier objeto que pertenece a un clúster pertenezca también al clúster padre.
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