Claustering: ¿Qué es y qué aplicaciones tiene?

¿Qué es el clustering o algoritmo de agrupamiento? ¿Qué aplicaciones tiene? Estas y otras cuestiones relacionadas con los procesos de segmentación por similitud son las que vamos a tratar en este artículo. El clustering forma parte de las técnicas descriptivas de machine learning para entornos de big data, basadas en las tradicionales de análisis estadístico y probabilístico. Forma parte de esa nueva generación de estudios llegada de la mano de los avances tecnológicos y de la universalización de las aplicaciones de inteligencia artificial.

¿Qué es clustering?

Es un conjunto de procesos que tiene como objetivo agrupar en grupos a individuos no etiquetados para crear subconjuntos de datos. Cada uno de ellos recibe el nombre de clúster. Se trata de una colección de objetos o datos que guardan similitudes entre ellos. Sin embargo, también tienen las suficientes características diferenciadoras respecto al resto de los elementos como para justificar la creación de un segmento independiente. Se aplica, sobre todo, en modelos de machine learning.

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¿Qué es el machine learning?

Se trata de una disciplina dentro de la inteligencia artificial que, mediante algoritmos, proporciona la capacidad a los ordenadores para identificar patrones en datos masivos. De esta forma, pueden elaborar análisis predictivos de una manera autónoma, sin necesidad de ser programados.

Los algoritmos de machine learning se dividen en tres categorías:

1. Aprendizaje supervisado: Este tipo de algoritmos cuenta con un aprendizaje previo. Este se basa en etiquetas asociadas a unos datos, gracias a ellos pueden tomar ciertas decisiones o predecir. Es el sistema que utilizan, por ejemplo, los detectores de spam en un correo electrónico.
2. Aprendizaje no supervisado: Este tipo de algoritmo es el que interesa para las segmentaciones o clústeres. No parte de conocimientos previos. Su objetivo es encontrar patrones que faciliten su organización de alguna manera. Aunque tiene múltiples aplicaciones, una de las más frecuentes se produce en el campo del marketing. Un ejemplo lo constituye la segmentación de clientes.
3. Aprendizaje por refuerzo: En este caso, el aprendizaje se produce por la propia experiencia del sistema. El objetivo es que sea capaz de tomar la mejor decisión ante situaciones diversas a partir de un proceso de ensayo y error, donde se recompensan las decisiones correctas. Uno de los ámbitos donde se aplica en la actualidad es en el reconocimiento facial, por ejemplo.

¿Cómo se hace este tipo de segmentaciones con aprendizaje automático?

Este tipo de procesos tiene un nivel de dificultad notable. Para realizar uno, debemos seguir una serie de pasos:

• Definición del grupo de segmentos que queremos hacer en el conjunto de datos.
• Definición de las formas de los grupos de similitudes y asignación de un centro desde el que se produce el corte o clúster. Para empezar a definirlos, hemos de marcar un margen de error. De esta forma, delimitamos los niveles asumibles de fallo.
• Aplicamos algoritmos con los datos que cuenta el modelo a manera de entrenamiento.
• Creamos un bucle que repita el proceso miles de veces en poco tiempo. Sirve para detectar todas las combinaciones de errores que pueden existir en el modelo.

Los métodos de clusterización se dividen en dos amplios grupos: los jerarquizados y los no jerarquizados.

¿Qué es el hierarchical clustering?

Es una de las metodologías más utilizadas porque es muy visual, ya que obtiene, en el plano gráfico, dendrogramas o diagramas de datos en forma de árbol. El hierarchical clustering puede realizarse de manera divisiva o aglomerativa.

La estrategia aglomerativa comienza con un conjunto de individuos y junta los que más se parecen hasta elaborar un número óptimo de clústeres. En cambio, la estrategia divisiva parte de un conjunto completo y separa los grupos diferentes hasta conseguir el número óptimo de segmentos.

Gracias a este tipo de metodología, se pueden analizar alternativas para distintos números de grupos. Dependiendo del problema que haya que resolver o de los objetivos del proyecto, se elige un proceso de agrupamiento u otro. Mostramos algunos de los métodos de agrupamiento que se suelen usar:

• Método del enlace simple o vecino más próximo.
• Método del enlace completo o vecino más lejano.
• Método del centroide.
• Método de vinculación intergrupo o agrupación de vinculación promedio.
• Método de varianza mínima o de Ward.
• Método de la mediana.

Los análisis clúster no jerarquizados

Establece categorías en los elementos a partir de un número de grupos previamente dado. Se dividen en cuatro modalidades:

1. Métodos de reasignación. Atribuyen objetos a diferentes conglomerados en cada una de las fases. A ellos pertenecen k-means, k-medoids, las nubes dinámicas o el método de Forgy, entre otros.
2. Métodos de búsqueda de densidad. Agrupan mediante indicadores de frecuencia, como la moda. En él encontramos métodos como el análisis modal, el método Taxmap o el Wolf, por citar algunos.
3. Métodos directos. Permiten clasificar a la vez variables e individuos. El método emblemático de esta modalidad es el biclustering o block-clustering. Se aplica mucho en las investigaciones con datos genómicos.
4. Métodos reducidos. Explican las posibles correlaciones entre distintas variables. El método más empleado es el análisis factorial. Puede ser exploratorio o confirmatorio. Se utiliza, por ejemplo, en psicometría y en investigaciones sobre la inteligencia.

¿Qué es el algoritmo k-means?

Es un método dentro de estos procesos de segmentación. El k means en clustering es, quizás, el instrumento más clásico tanto a la hora de agrupar como de aplicar el agrupamiento. Para implementarlo, se efectúa, de forma previa, un número determinado de grupos. Este algoritmo busca los mejores centroides para efectuar la segmentación. Su objetivo es que los miembros de cada agrupación estén lo más próximos posible a su centroide.

El algoritmo k-means funciona de manera iterativa y actualiza el centro de los clústeres de modo que va reduciendo las distancias con cada uno de sus individuos.

A efectos prácticos, el proceso es el siguiente:

• Se eligen las variables que se desean emplear para agrupar los datos. Las variables son las propiedades o características que se quieren valorar.
• Se escogen los centroides de los grupos. El número irá en función de la observación de las muestras o métodos clásicos, como el del codo. Se trata de ejecutar el algoritmo k-means para un rango de valores de k. Después se calcula la varianza respecto a la distancia de los individuos del grupo con su centroide. El valor óptimo es aquel en el que una variación en el número de centroides no mejora significativamente la varianza.
• Se repite hasta que los centroides no sufren ningún tipo de variación significativa.

Aplicaciones del clustering

El análisis clúster se aplica en campos muy diversos. Mostramos algunos ejemplos:

• Biología: Se utiliza para clasificar y agrupar especies de plantas y animales.
• Geología: Su uso es frecuente en la clasificación de rocas y minerales.
• Economía: Se puede aplicar para clasificar a los países según su nivel de desarrollo, adoptando variables macroeconómicas como la inflación o la renta per cápita.
• Marketing: Se emplea, sobre todo, a la hora de segmentar los nichos de clientes.
• Medicina: Se ha demostrado la utilidad de estos tipos de modelos para la prevención de enfermedades crónicas, por ejemplo.
• Medioambiente: Se aplica en la simulación de corrientes marinas o en los vertidos.
• Periodismo: Permite agrupar artículos por temáticas.
• Sociología: Sirve para detectar, por ejemplo, zonas con altas tasas de abandono escolar.
• Ciencias políticas: Son modelos válidos para la predicción del comportamiento electoral de una circunscripción o de un Estado.

Por otra parte, gracias a estos modelos, hoy hablamos de especialidades como la genómica computacional. A grandes rasgos, consiste en descifrar las secuencias del genoma. Ha surgido de la bioinformática y de la biología computacional. Tampoco podemos dejar de mencionar su participación en la especialidad de química computacional. Es la evolución tecnológica de la química teórica. A partir de ella se pueden postular modelos atómicos, por poner un ejemplo.

Especial mención a las predicciones meteorológicas

En los últimos años, se aplica a la hora de determinar los distintos patrones climáticos en una región concreta. Las predicciones que elabora AEMET (Agencia Estatal de Meteorología) suelen ser el resultado de la aplicación de un software de agrupación del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo.

Para mejorar y solucionar los errores de los modelos deterministas, han desarrollado sistemas de predicción por conjuntos o EPS. Concretamente, el de la AEMET es un EPS de 51 miembros. Uno es de control y los otros 50 son análisis perturbados.

Este modelo mide la incertidumbre de la predicción mediante la dispersión. Por otro lado, muestra diferentes alternativas al modelo operativo y, a partir de ellas, genera predicciones usando las relaciones probabilísticas y estadísticas.

Formación en métodos de agrupamiento

Este tipo de métodos son parte de los programas de formación del grado en Ingeniería Informática, del Máster en Big Data y del Máster de Ciberseguridad impartidos en nuestra universidad. Es indiscutible el amplio campo de posibilidades laborales que se abren en, prácticamente, todas las disciplinas de las distintas áreas del conocimiento.

El clustering es un conjunto de procesos muy útil para efectuar simulaciones y predicciones de tipo descriptivo, y se puede aplicar a casi todo. Formarte con cualquiera de los planes de estudios que te ofrecemos es una de las mejores decisiones que puedes adoptar. Decídete y pídenos información.