Desvende os benefícios da análise de Clustering para potencializar resultados!

O Clustering, ou análise de agrupamentos de dados, é uma das técnicas mais importantes para o gerenciamento de dados de Big Data.

Ela permite organizar as informações de um grande banco de dados para realizar uma análise mais precisa, conforme demonstraremos em exemplos práticos mais à frente.

Sua aplicação é bastante ampla, e combina muito com linguagens de programação ótimas para a ciência de dados, como Python.

Inclusive, existem várias bibliotecas dessa linguagem que contam com módulos de Clustering, como a scikit.learn. Por isso, váriosdesenvolvedores optam por Python para criar seus algoritmos.

Então, vamos ver mais sobre essa técnica e suas aplicações neste artigo. Hoje você vai aprender:

• O que é Clustering?
• Exemplos de Clustering;
• Tipos de Clustering;
• Quais são os principais algoritmos de Clustering?
• Como funciona o Clustering?
• Métodos hierárquicos;
• A importância do Clustering;

O que é Clustering?

Podemos definir Clustering como a categorização e agrupamento de dados de um conjunto.

Ele é feito automaticamente por algoritmos de machine learning, que identificam padrões e características em comum entre as informações de maneira autônoma. Isso facilita a análise de dados.

Então, estamos falando basicamente em dividir dados coletados em grupos, chamados de clusters. Por exemplo, imagine que você queira saber mais sobre música, e precisa adotar uma abordagem: escolher se você vai organizar a música por gênero ou período (digamos, décadas).

O modo como você decide agrupar as músicas influencia a sua análise para entender mais sobre elas como obras individuais. Podemos perceber uma preferência pessoal pela música pop. Utilizando uma ou outra abordagem, você aprende coisas diferentes.

Exemplos de Clustering

No machine learning, nós criamos exemplos como a primeira etapa para entender um conjunto de dados de um sistema. Existem dois tipos de exemplos para falar sobre o Clustering. Continue a leitura do artigo para descobrir!

Exemplos rotulados

Suponha-se que temos imagens de diferentes doces - brigadeiro, beijinho e bem-casado. Nós dizemos ao programa qual é aquele tipo de entrada, para servir de exemplo para as inserções de dados futuras.

Exemplos não rotulados

Nos exemplos não rotulados, não fornecemos o tipo de entrada para o algoritmo. Ele irá identificar automaticamente as características em comum para aqueles dados e agrupá-los.

O agrupamento de exemplos não rotulados é o que chamamos de Clustering. Caso nossa opção fosse utilizar os exemplos rotulados, iríamos entrar em uma Classificação, que é outra subárea do machine learning.

Dentro da resolução de problemas utilizando aprendizado de máquina, o clustering é considerado um método não supervisionado, e a classificação, um método supervisionado.

Tipos de Clustering

Podemos fazer um clustering de diversas maneiras. Existem alguns tipos principais, dos quais derivam outros métodos. Os dois principais tipos de Clustering são:

Particionais

É o método de Clustering mais utilizado. Ele é baseado na formação dos clusters pela divisão em partes dos dados de um conjunto, com base em sua similaridade. Esse tipo de algoritmo requer que o programador especifique o número de clusters a serem gerados.

Hierárquicos

O Clustering hierárquico se baseia em uma matriz de distância. Quando são fornecidos somente dados brutos, o algoritmo calcula automaticamente uma matriz de distância em segundo plano.

Neste caso, o agrupamento se baseia na mescla entre os clusters mais próximos e mais semelhantes. Esse processo vai se repetindo até que todos os clusters sejam gerados.

Quais são os principais algoritmos de Clustering?

Os principais algoritmos de Clustering são:

K-means 

Um dos algoritmos mais populares, que divide os dados em clusters de forma iterativa, minimizando a soma dos quadrados das distâncias entre os pontos e os centroides dos clusters.

Hierarchical Clustering 

Um algoritmo que agrupa os dados de forma hierárquica, criando uma árvore de clusters conhecida como dendrograma.

Existem duas abordagens principais: aglomerativo, que começa com cada ponto como um cluster separado e os mescla progressivamente, e divisivo, que começa com um cluster único e os divide em clusters menores.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 

Um algoritmo que agrupa os dados com base na densidade, identificando regiões densas como clusters e pontos isolados como ruído. Ele é capaz de descobrir clusters de formas arbitrárias e é robusto a outliers.

Mean Shift

Um algoritmo que encontra os centroides dos clusters deslocando-se iterativamente em direção às regiões com maior densidade de pontos. Ele é capaz de encontrar clusters com formas não lineares e é menos sensível a hiperparâmetros.

GMM (Gaussian Mixture Model) 

Um modelo probabilístico que assume que os dados são gerados a partir de uma mistura de distribuições Gaussianas. O algoritmo de Expectation-Maximization (EM) é usado para estimar os parâmetros do modelo e atribuir os pontos aos clusters.

Spectral Clustering

Um algoritmo que mapeia os dados em um espaço de menor dimensão usando técnicas de álgebra linear e, em seguida, aplica um algoritmo de Clustering tradicional. Ele é eficaz na detecção de clusters não convexos e na presença de ruído.

Como funciona o Clustering?

O tipo de Clustering particional mais utilizado é o método das K médias. Ele funciona da seguinte forma: em um conjunto com determinado número de dados, vamos estabelecer a quantidade de clusters que queremos formar (nosso número “K”).

Neste caso, vamos utilizar um K=3. A partir disso, vamos estabelecer pontos chamados de centróides, de acordo com nosso K. Esses data points irão ser utilizados para calcular a distância euclidiana entre os objetos, o que dará origem aos nossos clusters.

Quando utilizamos o método hierárquico, as coisas mudam. Existem dois principais métodos hierárquicos: aglomerativo e divisivo. Para saber mais, continue a leitura deste artigo!

Métodos hierárquicos

No início do Clustering hierárquico aglomerativo, cada objeto é considerado um cluster de um único elemento.

A cada nova etapa do algoritmo, os dois clusters mais semelhantes são combinados para formar um novo cluster maior. Esse processo se repete até que todos os dados sejam parte de apenas um grande cluster.

Já o método divisivo funciona de maneira inversa. Ele começa com um único grande cluster que abrange todos os elementos. Em cada nova iteração, o cluster mais diferenciado é separado e divide-se em dois. Isso se repete até que todos os dados tenham seu próprio cluster.

No caso do Clustering particional, o programador define o número K de clusters antes de executar o algoritmo, e os objetos mais próximos aos clusters são agrupados. Este processo continua até que todos os clusters sejam formados ou até que o critério de parada seja atendido, caso haja.

A importância do Clustering

No mundo de hoje, com todos os avanços trazidos pela Indústria 4.0, é vital saber organizar e analisar os dados disponíveis, além de protegê-los.

O grande volume de dados obtidos abre diversas possibilidades para o mundo dos negócios. Isso é feito com o auxílio de fenômenos como a Internet das Coisas, e a expansão da capacidade do armazenamento em nuvem. É possível coletar informações das mais variadas fontes.

É por isso que linguagens de programação como Python se destacam, pois são capazes de lidar com problemas relativos à obtenção e manipulação dessa imensa quantidade de informações. E o Clustering é importante justamente por esse motivo.

Com o Clustering, podemos delinear várias informações de mercado com base nos dados coletados.

Tendências, preferências dos clientes, comportamentos de compra: tudo isso pode ser agrupado em clusters, facilitando uma análise de contexto e uma tomada de decisão mais assertiva.

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