¿Qué es un clúster y ejemplos?

Cuándo utilizar el clustering

El objetivo del análisis de conglomerados es encontrar conglomerados de manera que las observaciones dentro de cada conglomerado sean bastante similares entre sí, mientras que las observaciones en conglomerados diferentes sean bastante diferentes entre sí.

A continuación, pueden introducir estas variables en un algoritmo de agrupación para identificar a los jugadores que son similares entre sí, de modo que puedan hacer que estos jugadores practiquen entre sí y realicen ejercicios específicos basados en sus puntos fuertes y débiles.

Utilizando estas métricas, una empresa puede realizar un análisis de conglomerados para identificar a los consumidores que utilizan el correo electrónico de forma similar y adaptar los tipos de correos electrónicos y la frecuencia de los mismos a los distintos conglomerados de clientes.

Un actuario puede introducir estas variables en un algoritmo de agrupación para identificar los hogares que son similares. La compañía de seguros médicos puede entonces fijar las primas mensuales en función de la frecuencia con la que espera que los hogares de determinados grupos utilicen su seguro.

¿Qué es una muestra de conglomerados simple?

En el muestreo por conglomerados, los investigadores dividen una población en grupos más pequeños conocidos como conglomerados. A continuación, seleccionan aleatoriamente entre estos conglomerados para formar una muestra. El muestreo por conglomerados es un método de muestreo probabilístico que se utiliza a menudo para estudiar grandes poblaciones, especialmente las que están muy dispersas geográficamente.

¿Qué es el clúster y cómo funciona?

Un clúster es un grupo de ordenadores o hosts interconectados que trabajan juntos para soportar aplicaciones y middleware (por ejemplo, bases de datos). En un clúster, cada ordenador se denomina “nodo”. A diferencia de los ordenadores grid, en los que cada nodo realiza una tarea diferente, los clusters de ordenadores asignan la misma tarea a cada nodo.

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¿Cómo se identifica una agrupación?

Los clusters se identifican aplicando un algoritmo matemático que asigna vértices (es decir, usuarios) a subgrupos de grupos de vértices relativamente más conectados en la red. El algoritmo Clauset-Newman-Moore [8], utilizado en NodeXL, permite analizar grandes conjuntos de datos de red para encontrar subgrupos de forma eficiente.

Muestreo de clústeres

Si arrastra un clúster al panel Datos, se convierte en una dimensión de grupo en la que los miembros individuales (Clúster 1, Clúster 2, etc.) contienen las marcas que el algoritmo de clúster ha determinado que son más similares entre sí que con otras marcas.

En este ejemplo, un grupo de clústeres guardado y su modelo analítico se han aplicado a una hoja de trabajo diferente. Como resultado, algunas de las marcas no están incluidas todavía en la agrupación (indicadas por las marcas grises).

K-means requiere una especificación inicial de los centros de los clusters. Partiendo de un cluster, el método elige una variable cuya media se utiliza como umbral para dividir los datos en dos. A continuación, los centroides de estas dos partes se utilizan para inicializar k-means y optimizar la pertenencia a los dos clusters. A continuación, se elige uno de los dos clusters para dividirlo y se elige una variable dentro de ese cluster cuya media se utiliza como umbral para dividir ese cluster en dos. A continuación, se utiliza K-means para dividir los datos en tres clusters, inicializados con los centroides de las dos partes del cluster dividido y el centroide del cluster restante. Este proceso se repite hasta alcanzar un número determinado de clusters.

¿Qué es un método de muestreo por grupos?

El muestreo por conglomerados divide la población en grupos y luego toma una muestra aleatoria de cada conglomerado. Tanto el muestreo sistemático como el muestreo por conglomerados son formas de muestreo aleatorio, conocido como muestreo probabilístico, que contrasta con el muestreo no probabilístico.

¿Cuál es la diferencia entre el muestreo estratificado y el de grupos?

En el muestreo por conglomerados, el muestreo se realiza sobre una población de conglomerados, por lo que el conglomerado/grupo se considera una unidad de muestreo. En el muestreo estratificado, se muestrean los elementos de cada estrato. En el muestreo por conglomerados, sólo se muestrean los conglomerados seleccionados. En el muestreo estratificado, se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.

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¿Qué es la agrupación en el aprendizaje automático con un ejemplo?

También en el aprendizaje automático, solemos agrupar los ejemplos como primer paso para comprender un tema (conjunto de datos) en un sistema de aprendizaje automático. La agrupación de ejemplos no etiquetados se denomina clustering. Como los ejemplos no están etiquetados, la agrupación se basa en el aprendizaje automático no supervisado.

Qué es el clustering

Los investigadores llevan a cabo encuestas en línea para conocer las opiniones que son relevantes para su público objetivo (la población que interactúa con el producto u oferta). Pero no todo el mundo forma parte del público objetivo y, por lo tanto, para mejorar la calidad de las opiniones generadas por la encuesta, es importante que los investigadores sepan a quién incluir en la investigación de la encuesta.

El muestreo por conglomerados es un tipo de muestreo probabilístico. Esto significa que el muestreo por conglomerados, cuando se utiliza, da a cada unidad/persona de la población una oportunidad igual y conocida de ser seleccionada en el grupo de la muestra.Para este método de muestreo, los investigadores dividen la población en subpoblaciones internamente heterogéneas y externamente homogéneas conocidas como conglomerados. Los conglomerados son externamente homogéneos, ya que parecen estar agrupados por una característica/criterio compartido, pero son internamente heterogéneos porque las subpoblaciones dentro de los conglomerados tienen composiciones diferentes.Los conglomerados pueden estar divididos por diferentes ciudades de un país, diferentes zonas de una ciudad, diferentes organizaciones, diferentes universidades, diferentes polígonos industriales, etc.  Una vez decididos estos clusters, los investigadores seleccionan ciertos clusters y eliminan el resto.  Por ejemplo, si se está realizando un estudio en todas las ciudades de Estados Unidos, se puede utilizar el muestreo por conglomerados para eliminar determinadas ciudades, o conglomerados, con el fin de seleccionar el grupo de muestra final.

¿La agrupación es supervisada o no supervisada?

A diferencia de los métodos supervisados, el clustering es un método no supervisado que funciona en conjuntos de datos en los que no hay una variable de resultado (objetivo) ni se sabe nada sobre la relación entre las observaciones, es decir, datos no etiquetados.

¿Qué es un clúster en la nube?

Entonces, ¿qué es un clúster en la computación en nube? En pocas palabras, es un grupo de nodos alojados en máquinas virtuales y conectados dentro de una nube privada virtual. El uso de la nube permite obviar gran parte de los gastos generales que conlleva la creación de un clúster.

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¿Cuál es la diferencia entre servidor y clúster?

Un Clúster es una colección de Centros de Datos. Un Centro de Datos es una colección de Racks. Un Rack es una colección de Servidores. Un Servidor contiene 256 nodos virtuales (o vnodes) por defecto.

Ejemplo de muestreo estratificado

El muestreo por conglomerados es una técnica de muestreo probabilístico en la que los investigadores dividen la población en varios grupos (conglomerados) para la investigación. A continuación, los investigadores seleccionan grupos aleatorios con una técnica de muestreo aleatorio simple o sistemático para la recogida y el análisis de datos.

Ejemplo:  Un investigador quiere llevar a cabo un estudio para juzgar el rendimiento de los estudiantes de segundo año de educación empresarial en todo EE.UU. Es imposible llevar a cabo un estudio de investigación que incluya a un estudiante en cada universidad. En su lugar, utilizando el muestreo por conglomerados, el investigador puede agrupar las universidades de cada ciudad en un conglomerado. A continuación, utilizando el muestreo aleatorio simple o el muestreo aleatorio sistemático, elige al azar los grupos para el estudio de investigación. Posteriormente, utilizando el muestreo simple o sistemático, se puede elegir a los estudiantes de segundo año de cada uno de estos conglomerados seleccionados sobre los que realizar el estudio de investigación.

En esta técnica de muestreo, los investigadores analizan una muestra que consta de múltiples parámetros muestrales, como los datos demográficos, los hábitos, los antecedentes o cualquier otro atributo de la población, que puede ser el objeto de la investigación realizada. Este método suele llevarse a cabo cuando grupos similares pero internamente diversos forman una población estadística. En lugar de seleccionar a toda la población, el muestreo por conglomerados permite a los investigadores recoger datos bifurcándolos en pequeños grupos más productivos.