¿Cuáles son los tipos de clúster?

Tipos de clustering con ejemplos

6 Tipos de Algoritmos de Clustering en el Aprendizaje Automático¡Manténgase actualizado y seguro! Reciba las actualizaciones de las últimas publicaciones y más de Analytics Steps directamente en su bandeja de entrada. Suscríbete Al suscribirte, estás dando tu consentimiento para recibir correos electrónicos. Lea nuestra política de privacidad.Acerca de los algoritmos de clustering

Uno de los muchos modelos populares de Aprendizaje Automático, un Algoritmo de Clustering se refiere a juntar conjuntos de datos en un grupo que se parecen entre sí. El concepto de clustering se basa en la colocación de entradas de datos similares en un grupo común y entradas de datos disímiles o diferentes en otro grupo.

La homogeneidad desempeña un papel crucial en la agrupación, ya que los algoritmos aprenden a identificar motivos similares en los conjuntos de datos que se proporcionan a las máquinas. Los algoritmos de clustering son un modelo de red neuronal de aprendizaje no supervisado que trata con datos no etiquetados que deben ser organizados por los ordenadores.

Mientras que el proceso de etiquetar conjuntos de datos con atributos similares en grupos comunes se conoce como clustering, los algoritmos de clustering son los métodos para realizar el clustering. Por ejemplo, el análisis estadístico de datos implementa la tecnología de los Algoritmos de Clustering para el análisis de datos, la interpretación de datos y otras operaciones relacionadas con los datos.

Cuándo utilizar la agrupación

Existen tres tipos de muestreo por conglomerados: de una etapa, de dos etapas y de varias etapas. En los tres tipos, primero se divide la población en conglomerados y, a continuación, se seleccionan aleatoriamente los conglomerados que se utilizarán en la muestra.

La metodología se refiere a la estrategia general y a la justificación del proyecto de investigación. Implica el estudio de los métodos utilizados en su campo y de las teorías o principios que los sustentan, con el fin de desarrollar un enfoque que se ajuste a sus objetivos.

En un proyecto de investigación más largo o complejo, como una tesis o una disertación, es probable que incluya una sección de metodología, en la que explique su enfoque para responder a las preguntas de la investigación y cite las fuentes pertinentes para apoyar su elección de métodos.

Una muestra es un subconjunto de individuos de una población mayor. El muestreo consiste en seleccionar el grupo del que se van a recoger datos en la investigación. Por ejemplo, si estás investigando las opiniones de los estudiantes de tu universidad, podrías encuestar a una muestra de 100 estudiantes.

Algoritmo de agrupación de mapas

Considere que está en una conversación con el Director de Marketing de su organización. La organización quiere entender mejor a los clientes con la ayuda de los datos para poder ayudar a sus objetivos de negocio y ofrecer una mejor experiencia a los clientes. Este es uno de los escenarios en los que el clustering viene al rescate.

La agrupación es un tipo de método de aprendizaje no supervisado del aprendizaje automático. En el método de aprendizaje no supervisado, las inferencias se realizan a partir de conjuntos de datos que no contienen una variable de salida etiquetada. Es una técnica de análisis exploratorio de datos que nos permite analizar los conjuntos de datos multivariados.

El clustering es una tarea que consiste en dividir los conjuntos de datos en un número determinado de clusters de manera que los puntos de datos que pertenecen a un cluster tengan características similares. Los clusters no son otra cosa que la agrupación de puntos de datos de manera que la distancia entre los puntos de datos dentro de los clusters sea mínima.

En otras palabras, los clusters son regiones donde la densidad de puntos de datos similares es alta. Generalmente se utiliza para el análisis del conjunto de datos, para encontrar datos reveladores entre enormes conjuntos de datos y sacar conclusiones de ellos. Generalmente, los clusters se ven con forma esférica, pero no es necesario ya que los clusters pueden tener cualquier forma. Aprenda sobre clustering y más conceptos de ciencia de datos en nuestro curso online de ciencia de datos.

Casos de uso de clustering

El clustering se define como el algoritmo para agrupar los puntos de datos en una colección de grupos basados en el principio de que los puntos de datos similares se colocan juntos en un grupo conocido como clusters. Este método de clustering se clasifica como método duro (en este caso, cada punto de datos pertenece a un máximo de un cluster) y métodos suaves (en este caso, el punto de datos puede pertenecer a más de un cluster). Además, existen múltiples métodos de clustering como Partition Clustering, Hierarchical Clustering, Density-based Clustering, Distribution Model Clustering, Fuzzy clustering, etc.

En general, los métodos de clustering se clasifican en dos tipos: métodos duros y métodos blandos. En el método de clustering duro, cada punto de datos u observación pertenece a un solo cluster. En el método de clustering suave, cada punto de datos no pertenece completamente a un cluster, sino que puede ser miembro de más de un cluster. Tiene un conjunto de coeficientes de pertenencia que corresponden a la probabilidad de estar en un cluster determinado.