Existen algunas diferencias importantes entre la clusterización y la clasificación de datos. Estos procesos suelen ser asumidos como símiles cuando se está iniciando en el mundo del Machine Learning. La clasificación y la clusterización son métodos que permiten identificar patrones de comportamiento de datos de formas diferentes para ayudar al desarrollo de los modelos de aprendizaje automatizado.

Aunque ambas técnicas realizan procesos similares, elementos fundamentales que debemos conocer para entender la importancia de cada uno de estos procesos. Descubramos de que se tratan estas diferencias.

Clusterización y Clasificación

La diferencia fundamental que debemos conocer para entender esta división conceptual radica en que la clasificación de datos se sirve de clases o categorías predefinidas en las que se asignan los objetos para realizar la agrupación, mientras que la clusterización  identifica similitudes entre los objetos de los conjuntos de datos y las agrupa según esas características que son comunes.

En el campo del machine learning, los procesos de clusterización de datos se enmarcan en el aprendizaje no supervisado, es decir, para este tipo de algoritmos solo disponemos de conjuntos de datos de entrada sin procesos de etiquedados sobre los que debemos obtener información, sin conocer los resultados o datos de salida.

La clusterización se implementa en iniciativas para organizaciones que quieren investigar y encontrar aspectos o patrones comunes dentro de sus grupos de clientes. Esto les permite encontrar nichos de consumo a los cuales poder enforcar sus esfuerzos de productos o servicios, aprovechando los aspectos comunes que puedan llegar a tener como por ejemplo la edad, gustos y preferencias, tipo de organización familiar entre otros.

Por su parte la clasificación de datos, pertenece al aprendizaje supervisado. En este caso, sucede lo contrario a la clusterización. Tenemos conocimiento de datos de entrada mediante el etiquetado de los componentes a estudiar y podemos conocer las posibles salidas del algoritmo. Existe un tipo de clasificación binaria que da respuestas a variables dicotómicas de dos opciones únicas.

Dentro de la clasificación también contamos con procesos múltiples. Estas clasificaciones las podemos aplicar para casos donde necesitemos varias opciones. Es ideal para estudios relacionados a áreas sociales y económicas donde las respuestas pueden llegar a ser más abiertas.

Áreas de aplicación

Los análisis de datos pueden ser desarrollados en cualquier área de estudio. Cómo detallamos al principio de este recorrido por las diferencias de clusterización y clasificación, la aplicación de estos métodos dentro del machine learning está bien demarcada, sin embargo, en otras áreas son muy importantes.

La clasificación tiene un lugar especial dentro de las ciencias naturales, como la biología. En el desarrollo informático se utiliza para generar categorías que permite desarrollar mejores filtros de detección de spam en correos electrónicos y potenciar los sistemas de fidelidad de clientes.

La clusterización puede ser aplicada de igual forma en diferentes áreas. En políticas públicas de orden social, podemos utilizar el levantamiento de datos y análisis de clúster para identificar grupos vulnerables que necesitan disponer o acceder de servicios de ayuda gubernamental especial, agrupar desarrollos económicos y empresariales para generar programas de calidad y certificación. También pueden generarse programas o proyectos de crecimiento por rubros de actividad económica y detectar oportunidades entre conjuntos de clientes.

En el mundo empresarial, las clasificaciones de datos de clientes pueden ser utilizadas para decidir que productos o campañas pueden ser lanzadas en el futuro inmediato. Mientras que los cluster nos permiten agrupar por características específicas a clientes que pudieran acceder a los programas o propuestas comerciales innovadoras.

Esperamos que esta información sea de utilidad para entender más a profundidad la diferencia entre Clusterización y Clasificación.

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