Introducción
La agrupación en clústeres es una técnica de aprendizaje automático sin supervisión que permite organizar datos en grupos (clústeres) según sus similitudes. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se cuenta con etiquetas predefinidas, en la agrupación en clústeres los algoritmos deben identificar patrones sin conocimiento previo.
En este artículo, exploraremos en detalle esta técnica, sus aplicaciones, los algoritmos más utilizados y la evaluación de los resultados obtenidos.
¿Qué es la Agrupación en Clústeres?
La agrupación en clústeres busca segmentar un conjunto de datos en grupos donde los elementos dentro de un mismo grupo sean más similares entre sí que con los de otros grupos. Esta técnica es utilizada en diversas áreas como:
- Segmentación de clientes en marketing.
- Detección de anomalías en seguridad informática.
- Análisis de imágenes en medicina.
- Agrupación de documentos para motores de búsqueda.
Principales Algoritmos de Agrupación en Clústeres
1. K-Means
Uno de los métodos más populares que funciona mediante los siguientes pasos:
- Se define un número de clústeres (k).
- Se seleccionan aleatoriamente k centroides (puntos representativos de los clústeres).
- Cada dato se asigna al centroide más cercano.
- Se recalculan los centroides promediando las ubicaciones de los puntos asignados a cada clúster.
- Se repiten los pasos hasta que los centroides se estabilicen.
2. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
Este método se basa en la densidad de los puntos y permite detectar datos atípicos. Su funcionamiento:
- Identifica regiones densas de datos y las agrupa.
- Detecta puntos atípicos (outliers).
- No requiere especificar el número de clústeres de antemano.
3. Algoritmo de Agrupación Jerárquica
- Construye una jerarquía de clústeres.
- Puede ser aglomerativo (se comienza con puntos individuales y se fusionan) o divisivo (se parte de un solo clúster y se divide en subgrupos).
- Se representa a través de dendrogramas.
Ejemplo Práctico: Agrupación de Flores
Supongamos que un botánico quiere agrupar flores según el número de hojas y pétalos. A partir de un conjunto de datos como este:
| Hojas (x1) | Pétalos (x2) |
|---|---|
| 0 | 5 |
| 0 | 6 |
| 1 | 3 |
| 1 | 3 |
| 1 | 6 |
| 1 | 8 |
| 2 | 3 |
| 2 | 7 |
| 2 | 8 |
Al aplicar K-Means con k=3, el algoritmo asignaría cada flor a un clúster según sus características, permitiendo analizar patrones sin necesidad de conocer previamente las especies.
Evaluación de Modelos de Clústeres
Dado que en la agrupación en clústeres no existen etiquetas predefinidas, su evaluación se basa en la separación y cohesión de los grupos formados. Algunas métricas clave son:
- Distancia media al centro del clúster: promedio de distancias de cada punto a su centroide.
- Distancia media a otros centroides: mide cuán alejados están los clústeres entre sí.
- Coeficiente de silueta: evalúa cuán bien está agrupado cada punto en su clúster (valores cercanos a 1 indican buena separación).
Conclusión
La agrupación en clústeres es una técnica poderosa en el aprendizaje automático sin supervisión que permite identificar patrones ocultos en los datos. Desde la segmentación de clientes hasta la detección de anomalías, su aplicación es amplia y valiosa en distintos sectores. Elegir el algoritmo adecuado y evaluar correctamente los resultados es clave para obtener una clasificación efectiva y útil.