El Clustering o la clusterización es un proceso importante dentro del Machine learning. Este proceso desarrolla una acción fundamental que le permite a los algoritmos de aprendizaje automatizado entrenar y conocer de forma adecuada los datos con los que desarrollan sus actividades.
Este proceso ayuda a las máquinas a generar capacidades de análisis de forma rápida, en grandes volúmenes y con la menor cantidad de errores posibles. A continuación, conoceremos un poco más sobre este importante proceso de estudio y agrupamiento de datos para aprovecharlo al máximo en nuestros proyectos.
Clusterización o Clustering
El clustering es una tarea que tiene como finalidad principal lograr el agrupamiento de conjuntos de objetos no etiquetados, para lograr construir subconjuntos de datos conocidos como Clusters. Cada cluster dentro de un grafo está formado por una colección de objetos o datos que a términos de análisis resultan similares entre si, pero que poseen elementos diferenciales con respecto a otros objetos pertenecientes al conjunto de datos y que pueden conformar un cluster independiente.
Este tipo de proceso es aplicado en modelos de machine learning de tipo no supervisado. Gracias a su implementación el sistema puede analizar los datos, realizar la tarea y encontrar los posibles errores dentro de su funcionamiento. El Clustering, en este caso sirve para segmentar datos en grupos de dimensiones similares en base a características para facilitar este proceso.
¿Cómo se hace clustering con aprendizaje automático?
Los procesos de clustering en ML poseen un nivel de dificultad importante, debido a que dependiendo de los criterios y las reglas que diseñemos para generar el cluster, este será eficiente o no para el objetivo que deseamos lograr. En primer lugar para realizar un proceso de clustering debemos definir el número de agrupaciones que debemos hacer en el conjunto de datos.
Posteriormente debemos definir las formas de los grupos de similaridades y asignar un centro de donde partirá el recorte o el agrupamiento. Al definir estos parámetros debemos establecer un margen de error para empezar a definir los clusters de nuestro conjunto de datos.
Definiendo una métrica o un nivel de error dentro del modelo podemos delimitar niveles aceptables de fallo para posteriormente aplicar las formulas de los algoritmos correspondientes con los datos con los que cuenta nuestro modelo. Al determinar el error general del modelo este debe ser incorporado al algoritmo de entrenamiento de ML. Desde este momento debemos procurar generar una especie de bucle que repita el proceso miles de veces en poco tiempo para encontrar todas las combinaciones de errores que pueden existir en el modelo.
Este proceso se debe repetir de forma continua hasta que el algoritmo pueda entender por completo los posibles errores que se generan dentro de los conjuntos de datos.
Otros Métodos de Clustering
Existen adicionalmente algunos otros métodos de clusterización de datos que debemos conocer, pues, pueden ser funcionales para nuestros proyectos. Descubramos cuáles son a continuación:
Algoritmo de k-medias
Es tal vez el método clásico para aplicar y entender el proceso de agrupamiento. Se establece un número de grupos previamente determinado. En este caso el algoritmo buscará los mejores centroides para realizar el agrupamiento, de manera que los miembros de cada grupo estén lo más cerca posible de sus centroides. El algoritmo funciona de forma iterativa, actualizando el centro de los clústeres de manera de ir reduciendo las distancias entre los miembros de cada cluster y su centro.
Clustering jerárquico
Uno de los métodos más utilizados, debido a la visualización práctica en forma de dendrograma que se obtiene. El clustering jerárquico puede realizarse tanto en forma divisiva o aglomerativa. Este método nos permite permite analizar alternativas para distintos números de grupos. Para entender un poco acerca de su funcionamiento si bien su procedimiento es bastante simple, fijémonos por ejemplo en el caso aglomerativo:
- Se parte de tantos grupos como individuos haya.
- De acuerdo a la medida de similitud previamente seleccionada, unimos los dos grupos con mayor similitud para formar uno solo.
- Continuamos de la misma forma hasta formar un solo grupo.
Dependiendo de los objetivos del proyecto o el problema a resolver podremos elegir quedarnos con algún agrupamiento especifico de los producidos durante el proceso, lo que nos permitirá ajustar el número de grupos finales.
Esperamos que esta información sea de utilidad para entender un poco más sobre el clustering.
Visita más de Grapheverywhere para conocer más sobre la detección de comunidades.
