Introducción

¿Se ha preguntado alguna vez cómo se pueden desenredar grandes volúmenes de datos, revelando patrones e ideas ocultos? La respuesta está en la agrupación, una poderosa técnica de aprendizaje automático y análisis de datos. Los algoritmos de agrupamiento nos permiten agrupar puntos de datos en función de sus similitudes, lo que ayuda en tareas que van desde la segmentación de clientes hasta el análisis de imágenes.

En este artículo, exploraremos diez tipos distintos de algoritmos de agrupamiento en clústeres en el aprendizaje automático, brindando información sobre cómo funcionan y dónde encuentran sus aplicaciones.

¿Qué es la agrupación?

Imagine que tiene una colección diversa de puntos de datos, como historiales de compras de clientes, medidas de especies o píxeles de imágenes. La agrupación le permite organizar estos puntos en subconjuntos donde los elementos dentro de cada subconjunto son más parecidos entre sí que los de otros subconjuntos. Estos grupos están definidos por características, atributos o relaciones comunes que pueden no ser evidentes de inmediato.

La agrupación en clústeres es importante en diversas aplicaciones, desde la segmentación del mercado y los sistemas de recomendación hasta la detección de anomalías y la segmentación de imágenes. Al reconocer agrupaciones naturales dentro de los datos, las empresas pueden dirigirse a segmentos de clientes específicos, los investigadores pueden categorizar especies y los sistemas de visión por computadora pueden separar objetos dentro de imágenes. En consecuencia, comprender las diversas técnicas y algoritmos utilizados en la agrupación es esencial para extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos.

Ahora, comprendamos los diez tipos diferentes de algoritmos de agrupamiento.

A. Agrupación basada en centroides

La agrupación basada en centroides es una categoría de algoritmos de agrupación que depende del concepto de centroides, o puntos representativos, para delinear agrupaciones dentro de conjuntos de datos. Estos algoritmos tienen como objetivo minimizar la distancia entre los puntos de datos y sus centroides de grupo. Dentro de esta categoría, dos algoritmos de agrupamiento destacados son K-medias y K-modos.

1. Agrupamiento de K-medias

K-significa es una técnica de agrupación ampliamente utilizada que divide los datos en k grupos, con k predefinidos por el usuario. Asigna iterativamente puntos de datos al centroide más cercano y recalcula los centroides hasta la convergencia. K-means es eficiente y eficaz para datos con atributos numéricos.

2. Agrupación de modos K ​​(una variante de agrupación de datos categóricos)

Modos K es una adaptación de K-medias diseñada para datos categóricos. En lugar de utilizar centroides, emplea modos, que representan los valores categóricos más frecuentes en cada grupo. Los modos K ​​son invaluables para conjuntos de datos con atributos no numéricos, ya que proporcionan un medio eficiente para agrupar datos categóricos de manera efectiva.

B. Agrupación basada en la densidad

La agrupación basada en densidad es una categoría de algoritmos de agrupación que identifican agrupaciones en función de la densidad de puntos de datos dentro de una región particular. Estos algoritmos pueden descubrir grupos de diferentes formas y tamaños, lo que los hace adecuados para conjuntos de datos con patrones irregulares. Tres algoritmos de agrupamiento basados ​​en densidad notables son DBSCAN, agrupamiento por cambio medio y propagación por afinidad.

1. DBSCAN (agrupación espacial de aplicaciones con ruido basada en densidad)

DBSCAN agrupa puntos de datos identificando regiones densas separadas por áreas más dispersas. No requiere especificar el número de clústeres de antemano y es resistente al ruido. DBSCAN se adapta particularmente a conjuntos de datos con diferentes densidades de grupos y formas arbitrarias.

2. Agrupación por cambio medio

La agrupación Mean-Shift identifica grupos localizando el modo de distribución de datos, lo que la hace eficaz para encontrar grupos con formas no uniformes. A menudo se utiliza en segmentación de imágenes, seguimiento de objetos y análisis de características.

3. Propagación por afinidad

Affinity Propagation es un algoritmo de agrupación basado en gráficos que identifica ejemplos dentro de los datos y encuentra uso en diversas aplicaciones, incluida la agrupación de imágenes y texto. No requiere especificar la cantidad de grupos y puede identificar grupos de diferentes tamaños y formas de manera efectiva.

Estos algoritmos de agrupamiento basados ​​en densidad son particularmente útiles cuando se trata de conjuntos de datos complejos y no lineales, donde los métodos tradicionales basados ​​en centroides pueden tener dificultades para encontrar grupos significativos.

C. Agrupación basada en la distribución

Los algoritmos de agrupamiento basados ​​en distribución modelan los datos como distribuciones de probabilidad, asumiendo que los puntos de datos se originan a partir de una mezcla de distribuciones subyacentes. Estos algoritmos son particularmente efectivos para identificar grupos con características estadísticas. Dos métodos destacados de agrupación basados ​​en la distribución son el modelo de mezcla gaussiana (GMM) y la agrupación de expectativa-maximización (EM).

1. Modelo de mezcla gaussiana

El Modelo de mezcla gaussiana representa datos como una combinación de múltiples distribuciones gaussianas. Se supone que los puntos de datos se generan a partir de estos componentes gaussianos. GMM puede identificar grupos con diferentes formas y tamaños y encuentra un amplio uso en el reconocimiento de patrones, la estimación de densidad y la compresión de datos.

2. Agrupación de expectativas-maximización (EM)

El Algoritmo de maximización de expectativas es un enfoque de optimización iterativo utilizado para la agrupación. Modela la distribución de datos como una mezcla de distribuciones de probabilidad, como las distribuciones gaussianas. EM actualiza iterativamente los parámetros de estas distribuciones, con el objetivo de encontrar los grupos que mejor se ajustan dentro de los datos.

Los algoritmos de agrupamiento basados ​​en distribución son valiosos cuando se trata de datos que los modelos estadísticos pueden describir con precisión. Son particularmente adecuados para escenarios donde los datos se generan a partir de una combinación de distribuciones subyacentes, lo que los hace útiles en diversas aplicaciones, incluido el análisis estadístico y el modelado de datos.

D. Agrupación jerárquica

En el aprendizaje automático no supervisado, la agrupación jerárquica es una técnica que organiza puntos de datos en una estructura jerárquica o dendrograma. Permite explorar relaciones en múltiples escalas. Este enfoque, ilustrado por Spectral Clustering, Birch y el método de Ward, permite a los analistas de datos profundizar en estructuras y patrones de datos intrincados.

1. Agrupación espectral

Agrupamiento espectral utiliza los vectores propios de una matriz de similitud para dividir datos en grupos. Destaca en la identificación de grupos con formas irregulares y encuentra aplicaciones comunes en tareas como segmentación de imágenes, detección de comunidades de redes y reducción de dimensionalidad.

2. Birch (reducción iterativa equilibrada y agrupación mediante jerarquías)

Birch es un algoritmo de agrupamiento jerárquico que construye una estructura de grupos en forma de árbol. Es especialmente eficiente y adecuado para manejar grandes conjuntos de datos.. Por lo tanto lo que lo hace valioso en aplicaciones de minería de datos, reconocimiento de patrones y aprendizaje en línea.

3. Método de Ward (agrupación jerárquica aglomerativa)

El método de Ward es un enfoque de agrupamiento jerárquico aglomerativo. Lo comienza con puntos de datos individuales y fusiona progresivamente grupos para establecer una jerarquía. El empleo frecuente en ciencias ambientales y biología implica clasificaciones taxonómicas.

Agrupación jerárquica permite a los analistas de datos examinar las conexiones entre puntos de datos con diferentes niveles de detalle. Así sirviendo como una herramienta valiosa para comprender estructuras y patrones de datos en múltiples escalas. Es especialmente útil cuando se trata de datos que exhiben relaciones jerárquicas intrincadas o cuando es necesario analizar datos en varias resoluciones.

Conclusión

Los algoritmos de agrupamiento en el aprendizaje automático ofrecen una amplia y variada gama de enfoques para abordar la compleja tarea de categorizar puntos de datos en función de sus semejanzas. Ya sean los métodos centrados en centroides como K-means y K-modes, las técnicas basadas en densidad como DBSCAN y Mean-Shift, las metodologías centradas en la distribución como GMM y EM, o los enfoques de agrupamiento jerárquico ejemplificados por Spectral Clustering, Birch y el método de Ward, cada algoritmo pone de relieve sus distintas ventajas. La selección de un algoritmo de agrupamiento depende de las características de los datos y del problema específico en cuestión. Al utilizar estas herramientas de agrupación, los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático pueden descubrir patrones ocultos y obtener información valiosa a partir de conjuntos de datos complejos.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/types-of-clustering-algorithms-in-machine-learning/