O que são algoritmos de cluster de dados?

Ei! Como fornecedor de dados, muitas vezes me perguntam sobre os algoritmos de agrupamento de dados. Então, pensei em escrever um post para explicar o que são, como eles funcionam e por que são importantes.

O que são algoritmos de cluster de dados?

Os algoritmos de cluster de dados são um tipo de técnica de aprendizado de máquina não supervisionado. Em termos simples, eles agrupam pontos de dados semelhantes em clusters. Esses algoritmos analisam os dados sem rótulos pré -definidos. Em vez de saber o que cada ponto de dados representa, o algoritmo descobre quais pontos de dados são iguais com base em suas características.

Digamos que você esteja executando um negócio E - Commerce e você terá um conjunto de dados de informações do cliente. O conjunto de dados pode incluir coisas como idade, histórico de compras e localização. Um algoritmo de agrupamento pode agrupar clientes com hábitos de compra e dados demográficos semelhantes em diferentes clusters. Isso pode ajudá -lo a segmentar campanhas de marketing específicas em cada grupo.

Como eles funcionam?

Existem vários tipos diferentes de algoritmos de agrupamento de dados, mas vou revisar alguns dos mais comuns.

K - significa agrupamento

K - Means é um dos algoritmos de cluster mais bem conhecidos. Começa selecionando aleatoriamente pontos 'K' no espaço de dados, onde 'K' é o número de clusters que você deseja criar. Esses pontos são chamados de centróides.

O algoritmo atribui cada ponto de dados ao centróide mais próximo. Depois que todos os pontos de dados são atribuídos, os centróides são recalculados como a média de todos os pontos de dados em cada cluster. Esse processo é repetido até que os centróides parem significativamente, o que significa que os clusters são estáveis.

Por exemplo, se você estiver usando K - significa agrupar diferentes tipos de frutas com base em seu tamanho e peso, primeiro escolherá vários clusters (digamos, 3 para frutas pequenas, médias e grandes). O algoritmo agruparia as frutas em torno desses centróides iniciais e os ajustaria até que consiga os melhores clusters de ajuste.

Cluster hierárquico

O cluster hierárquico cria uma hierarquia de aglomerados. Existem duas abordagens principais: aglomerativas e divisivas.

O cluster hierárquico aglomerativo começa tratando cada ponto de dados como seu próprio cluster. Em seguida, mescla repetidamente os dois clusters mais semelhantes até que todos os pontos de dados estejam em um único cluster. O resultado é uma estrutura como uma estrutura chamada dendrograma, que mostra as relações entre os aglomerados em diferentes níveis.

O cluster hierárquico divisivo funciona de outra maneira. Começa com todos os pontos de dados em um grande cluster e o divide em clusters cada vez menores até que cada ponto de dados esteja em seu próprio cluster.

Esse tipo de cluster é ótimo quando você não conhece o número de clusters com antecedência. Você pode olhar para o dendrograma e decidir onde cortá -lo para obter o número desejado de clusters.

DBScan (agrupamento espacial baseado em densidade de aplicações com ruído)

O DBSCAN é um algoritmo baseado em densidade. TI agrupa pontos de dados com base em sua densidade. Pontos que estão juntos e têm pontos vizinhos suficientes formam um cluster. Os pontos que estão longe de qualquer região densa são considerados ruídos.

O algoritmo possui dois parâmetros principais: 'EPS' (a distância máxima entre dois pontos para que eles sejam considerados no mesmo bairro) e 'minutos' (o número mínimo de pontos necessários para formar uma região densa).

Digamos que você esteja analisando dados de crimes em uma cidade. O DBSCAN pode identificar áreas com alta densidade de crimes como grupos e incidentes de crime isolados e únicos como ruído.

Por que eles são importantes?

Os algoritmos de agrupamento de dados têm uma ampla gama de aplicações em diferentes indústrias.

Marketing

Como mencionei anteriormente, o clustering pode ajudar as empresas a segmentar seus clientes. Ao entender diferentes grupos de clientes, as empresas podem criar estratégias de marketing mais personalizadas. Por exemplo, uma marca de moda de alto nível pode ter como alvo clientes em um conjunto de indivíduos de alta renda, moda - com ofertas exclusivas.

Assistência médica

Nos cuidados de saúde, o agrupamento pode ser usado para agrupar pacientes com histórias médicas, sintomas ou perfis genéticos semelhantes. Isso pode ajudar os médicos a identificar padrões em doenças e desenvolver planos de tratamento mais eficazes.

Processamento de imagem

Os algoritmos de cluster também são usados ​​no processamento de imagens. Eles podem agrupar pixels em uma imagem com base em sua cor ou intensidade. Isso pode ser útil para tarefas como segmentação de imagem, onde você deseja separar objetos diferentes em uma imagem.

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Referências

• Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Mineração de dados: conceitos e técnicas. Morgan Kaufmann.
• Bishop, CM (2006). Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Springer.