Introducción a los algoritmos de agrupamiento
Para comenzar con el tema, necesitamos saber qué es la agrupación. La agrupación es un proceso en el que tenemos que identificar el grupo de datos similar o idéntico en un conjunto de datos, y la aplicación de la funcionalidad en este conjunto de datos de acuerdo con nuestro resultado esperado se conoce como algoritmo de agrupación. Es la técnica más popular hoy en día en el campo de la ciencia de datos. Entonces, en este artículo, analizaremos qué es el algoritmo de agrupación, los diferentes tipos de algoritmos de agrupación, sus usos de aplicación y sus ventajas y desventajas.
Básicamente, el algoritmo de agrupamiento dice identificar entidades de datos idénticas en un grupo de conjuntos de datos múltiples y organizarlas en un grupo para aplicar una funcionalidad similar. En otras palabras, podemos decir que el algoritmo de agrupamiento divide la población de múltiples entidades de datos similares en un grupo de múltiples conjuntos de datos en un rasgo similar.
Tipos de algoritmo de agrupamiento
Básicamente, el algoritmo de agrupamiento se subdivide en dos subgrupos que son:
1. Agrupación rígida : en la agrupación rígida, un grupo de entidades de datos similares pertenece completamente a un rasgo o agrupación similar. Si las entidades de datos no son similares a una determinada condición, la entidad de datos se elimina por completo del conjunto de clústeres.
2. Agrupación suave: en la agrupación suave, se brinda relajación a cada entidad de datos que encuentra una entidad de datos similar para formar un grupo. En este tipo de agrupación, se puede encontrar una entidad de datos única en múltiples agrupaciones configuradas de acuerdo con su similitud.
¿Qué es la metodología de agrupamiento?
Cada metodología de agrupamiento sigue un conjunto de reglas que definen su conjunto de similitudes entre la entidad de datos. Hay cientos de metodologías de agrupamiento disponibles en el mercado hoy. Así que tomemos algo en consideración, que es muy popular hoy en día:
1. Modelos de conectividad
Según su título, este algoritmo de mecanismo encuentra la entidad de datos similar más cercana en el grupo de entidades de datos establecidas basándose en la noción de que los puntos de datos están más cerca en el espacio de datos. Por lo tanto, la entidad de datos más cercana a la entidad de datos similar exhibirá más similitud que la entidad de datos que se encuentra muy lejos. Este mecanismo también tiene dos enfoques.
En el primer enfoque, el algoritmo comienza a dividir un conjunto de entidades de datos en un grupo separado y luego los organiza de acuerdo con los criterios de distancia.
En otro enfoque, el algoritmo subconjusta toda la entidad de datos en un grupo particular y luego los agrega de acuerdo con los criterios de distancia, ya que la función de distancia es una elección subjetiva basada en criterios de usuario.
2. Modelos centroides
En este tipo de algoritmo iterativo, primero se tiene en cuenta un cierto punto centroide, luego la entidad de datos similar de acuerdo con su proximidad relativa a este punto centroide se establece en un grupo. El algoritmo de agrupamiento K-Means más popular no tuvo éxito en este tipo de algoritmo de agrupamiento. Una nota más es que no hay grupos predefinidos en los modelos de centroide, por lo que tenemos un análisis del conjunto de datos de salida.
3. Modelos de distribución
En este tipo de algoritmo, el método determina cuánto es posible que cada entidad de datos en un clúster pertenezca a una distribución idéntica o la misma que Gauss o normal. Un inconveniente de este tipo de algoritmo es que en este tipo de agrupamiento, la entidad del conjunto de datos tiene que sufrir un sobreajuste.
4. Modelos de densidad
Usando este algoritmo, el conjunto de datos se aísla con respecto a diferentes regiones de densidad de datos en el espacio de datos y luego la entidad de datos se asigna con grupos específicos.
5. K significa agrupamiento
Este tipo de agrupación se utiliza para encontrar un máximo local después de cada iteración en el conjunto de entidades múltiples. Este mecanismo implica 5 pasos mencionados a continuación:
- Primero, tenemos que definir el número deseado del clúster que queremos en este algoritmo.
- Cada punto de datos se asigna a un grupo al azar.
- Luego tenemos que calcular modelos de centroide en él.
- Después de esto, la entidad de datos relativa se reasigna a sus grupos más cercanos o más cercanos.
- Reorganice el centroide del clúster.
- Repita previamente dos pasos hasta obtener la salida deseada.
6. Agrupación jerárquica
Este tipo de algoritmo es similar al algoritmo de agrupación k-means, pero hay una pequeña diferencia entre ellos que son:
- K-medias es lineal, mientras que la agrupación jerárquica es cuadrática.
- Los resultados son reproducibles en la agrupación jerárquica poco probable para k-medias que da múltiples resultados cuando un algoritmo se llama varias veces.
- La agrupación jerárquica funciona para cada forma.
- Puede interrumpir el agrupamiento jerárquico en cualquier momento cuando obtenga el resultado deseado.
Aplicaciones del algoritmo de agrupamiento
Ahora es el momento de conocer las aplicaciones del algoritmo de agrupamiento. Tiene una característica muy amplia incorporada. Se utiliza un algoritmo de agrupamiento en varios dominios que son
- Se utiliza en la detección de anomalías.
- Se utiliza en la segmentación de imágenes.
- Se utiliza en imágenes médicas.
- Se utiliza en la agrupación de resultados de búsqueda
- Se utiliza en el análisis de redes sociales.
- Se utiliza en la segmentación del mercado.
- Se utiliza en motores de recomendación.
Un algoritmo de agrupamiento es un enfoque revolucionario para el aprendizaje automático. Se puede utilizar para actualizar la precisión del algoritmo supervisado de aprendizaje automático. Podemos utilizar estas entidades de datos agrupados en varios algoritmos de aprendizaje automático para obtener resultados supervisados de alta precisión. Es preciso que la TI se pueda usar en múltiples tareas de aprendizaje automático.
Conclusión
Entonces, en el artículo anterior, conocemos qué es la agrupación, su tipo y usos en el desarrollo de software. Por lo tanto, tiene una gran cantidad de aplicaciones en varios dominios, tales como mapeo, informes de clientes, etc. Al usar la agrupación podemos aumentar fácilmente la precisión del enfoque de aprendizaje automático. Entonces, teniendo en cuenta los aspectos futuros, puedo decir que el algoritmo de agrupamiento se utiliza en casi todas las tecnologías en el campo del desarrollo de software. Por lo tanto, cualquier persona interesada en seguir su carrera en el aprendizaje automático, debe conocer a fondo el algoritmo de agrupamiento, ya que está directamente relacionado con el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Aparte de eso, es bueno tener la técnica necesaria en cada tecnología, por lo que siempre puede devolver un buen enfoque.
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