Uma maneira eficiente de identificar padrões nos dados é usar a análise de cluster. O agrupamento é o processo de categorização de objetos ou observações semelhantes com base em seus recursos ou características. A descoberta de relações ocultas nos dados pode ser feita por meio da identificação de clusters nos dados e da obtenção de insights sobre sua estrutura subjacente. Do marketing à biologia e às ciências sociais, a análise de clusters tem uma ampla gama de aplicações. Os clientes podem ser segmentados de acordo com seus hábitos de compra, os genes podem ser agrupados de acordo com seus padrões de expressão ou os indivíduos podem ser categorizados de acordo com seus traços de personalidade.

Neste blog, exploraremos os conceitos básicos da análise de cluster, inclusive como reconhecer o tipo de clustering adequado para seus dados, como escolher um método de clustering apropriado e como interpretar os resultados. Algumas armadilhas e desafios da análise de cluster também serão discutidos, bem como dicas de como superá-los. Uma análise de cluster pode revelar todo o potencial dos seus dados, independentemente de você ser um cientista de dados, um analista de negócios ou um pesquisador.

Análise de cluster: O que é isso?

A análise estatística de cluster usa características de observações ou conjuntos de dados comparáveis para agrupá-los em clusters. Na análise de clusters, a homogeneidade e a heterogeneidade são definidas como propriedades internas e externas dos clusters. Em outras palavras, os objetos do cluster devem ser semelhantes entre si, mas diferentes dos objetos de outros clusters. Um algoritmo de agrupamento apropriado deve ser selecionado, uma medida de similaridade deve ser definida e os resultados devem ser interpretados. Vários campos, incluindo marketing, biologia, ciências sociais e outros, usam a análise de cluster. Para obter informações sobre a estrutura dos seus dados, você precisa entender os conceitos básicos da análise de cluster. Dessa forma, você poderá descobrir padrões subjacentes que não são prontamente aparentes a um olho não treinado.

Existem vários tipos de algoritmos de cluster

Uma análise de cluster pode ser conduzida usando uma variedade de algoritmos de cluster. Alguns dos métodos de agrupamento mais comumente usados são agrupamento hierárquico, agrupamento de partição, agrupamento baseado em densidade e agrupamento baseado em modelo. Em termos de tipo de dados e objetivos de agrupamento, cada algoritmo tem seus pontos fortes e fracos. Para determinar qual algoritmo é mais adequado às suas necessidades de análise de dados, você terá que entender as diferenças entre esses algoritmos.

Clustering baseado em conectividade (clustering hierárquico)

No clustering baseado em conectividade, também chamado de clustering hierárquico, objetos semelhantes são agrupados em clusters aninhados. Por meio desse método, os clusters menores são mesclados iterativamente em clusters maiores com base em sua similaridade ou proximidade. Um dendrograma demonstra as relações entre os objetos no conjunto de dados, fornecendo uma estrutura semelhante a uma árvore. O método de agrupamento de agrupamento baseado em conectividade pode ser aglomerativo, em que os objetos são sucessivamente mesclados com seus associados mais próximos, ou divisivo, em que os objetos começam no mesmo cluster e são recursivamente divididos em clusters menores. Um agrupamento natural pode ser identificado em conjuntos de dados complexos usando essa abordagem.

Agrupamento baseado em centroide

O clustering baseado em centroides é um tipo popular de algoritmo de clustering em que os pontos de dados são atribuídos a clusters com base em sua proximidade com os centroides do cluster. Com o clustering baseado em centroides, os pontos de dados são agrupados em torno do centroide, minimizando a distância entre eles e o centroide. A atualização iterativa das posições do centroide até a convergência é a marca registrada do clustering K-means, o algoritmo de clustering baseado em centroide mais comumente usado. O agrupamento com base nas posições e variações do centroide é um método eficiente e rápido, mas tem algumas limitações, incluindo sua sensibilidade às posições iniciais do centroide.

Clustering baseado em distribuição

No clustering baseado em distribuição, os clusters são identificados assumindo a distribuição dos dados. Cada cluster corresponde a uma das várias distribuições de probabilidade usadas para gerar os pontos de dados. Os pontos de dados são atribuídos a clusters correspondentes às distribuições com a maior probabilidade de acordo com o clustering baseado em distribuição, que estima os parâmetros das distribuições. Os algoritmos de agrupamento baseados em distribuições incluem os modelos de mistura gaussiana (GMMs) e os algoritmos de maximização de expectativa (EMs). Além de fornecer informações sobre a densidade e a sobreposição de clusters, o agrupamento baseado em distribuição pode ser aplicado a dados com clusters bem definidos e distintos.

Clustering baseado em densidade

Os objetos são agrupados de acordo com sua proximidade e densidade no clustering baseado em densidade. Os clusters são formados pela comparação das densidades dos pontos de dados em um raio ou vizinhança. Com esse método, é possível identificar clusters de formas arbitrárias, e o ruído e as exceções são tratados com eficácia. Em uma variedade de aplicações, incluindo segmentação de imagens, reconhecimento de padrões e detecção de anomalias, os algoritmos de agrupamento baseados em densidade se mostraram úteis. Um desses algoritmos é o DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Entretanto, a densidade dos dados e a escolha dos parâmetros desempenham um papel importante nas limitações do agrupamento baseado em densidade.

Clustering baseado em grade

Grandes conjuntos de dados com recursos de alta dimensão geralmente são agrupados usando o agrupamento baseado em grade. Os pontos de dados são atribuídos às células que os contêm depois que o espaço de recursos foi dividido em uma grade de células. Uma estrutura de cluster hierárquica é criada pela fusão de células com base na proximidade e na similaridade. Ao se concentrar nas células relevantes em vez de considerar todos os pontos de dados, o clustering baseado em grade é eficiente e dimensionável. Além disso, ele permite uma variedade de tamanhos e formas de células para acomodar diversas distribuições de dados. Devido à sua estrutura de grade fixa, o clustering baseado em grade pode não ser eficaz para conjuntos de dados com diferentes densidades ou formas irregulares.

Avaliações e análise do cluster

A execução de uma análise de cluster requer a avaliação e a apreciação da qualidade dos resultados do clustering. Para determinar se os clusters são significativos e úteis para o aplicativo pretendido, esses pontos de dados devem ser separados por clusters. A qualidade de um cluster pode ser avaliada usando uma variedade de métricas, incluindo a variação dentro ou entre clusters, pontuações de silhueta e índices de validade de cluster. A qualidade dos clusters também pode ser verificada visualmente por meio da inspeção dos resultados de clustering. Para que a avaliação de cluster seja bem-sucedida, os parâmetros de clustering podem precisar ser ajustados ou diferentes métodos de clustering podem precisar ser experimentados. Uma análise de cluster precisa e confiável pode ser facilitada pela avaliação e análise adequada dos clusters.

Avaliação interna

A avaliação interna dos clusters produzidos pelo algoritmo de agrupamento escolhido é uma etapa crucial no processo de análise de cluster. Para selecionar o número ideal de clusters e determinar se os clusters são significativos e robustos, é realizada uma avaliação interna. O índice Calinski-Harabasz, o índice Davies-Bouldin e o coeficiente de silhueta estão entre as métricas usadas para a avaliação interna. Como resultado dessas métricas, podemos comparar os algoritmos de agrupamento e as configurações de parâmetros e escolher qual solução de agrupamento é a melhor para nossos dados de acordo com essas métricas. Para garantir a validade e a confiabilidade dos nossos resultados de agrupamento, bem como para tomar decisões baseadas em dados, precisamos realizar avaliações internas.

Avaliação externa

Como parte do processo de análise de cluster, a avaliação externa é fundamental. A identificação de clusters e a avaliação de sua validade e utilidade fazem parte desse processo. Ao comparar os clusters com uma medida externa, como uma classificação ou um conjunto de julgamentos de especialistas, a avaliação externa é realizada. Um dos principais objetivos da avaliação externa é determinar se os clusters são significativos e se podem ser usados para prever resultados e tomar decisões. A avaliação externa pode ser realizada usando várias métricas, como exatidão, precisão, recuperação e pontuação F1. Quando os resultados da análise de cluster são avaliados externamente, é possível determinar se eles são confiáveis e se têm aplicações no mundo real.

Tendência de cluster

Há uma tendência inerente a um conjunto de dados de formar clusters, o que é chamado de tendência de cluster. Usando esse método, você pode determinar se os dados são naturalmente agrupados ou não e qual algoritmo de agrupamento usar, bem como quantos agrupamentos usar. A inspeção visual, os testes estatísticos e as técnicas de redução de dimensionalidade podem ser usados para determinar a tendência de cluster de um conjunto de dados. Várias técnicas são usadas para identificar a tendência de cluster, incluindo métodos de cotovelo, análises de silhueta e estatísticas de Hopkins. Compreender a tendência de agrupamento de um conjunto de dados nos permite escolher o melhor método de agrupamento e evitar o excesso ou a falta de ajuste

Aplicação da análise de cluster

Em quase todos os campos em que os dados são analisados, a análise de cluster pode ser aplicada. Ao usar a análise de cluster no marketing, você pode identificar segmentos de clientes com base em seu comportamento de compra ou dados demográficos. Um gene pode ser agrupado de acordo com sua função ou padrão de expressão em biologia. Nas ciências sociais, as atitudes e crenças são usadas para identificar subgrupos de indivíduos. Assim como a detecção de anomalias e a detecção de fraudes, a análise de cluster é útil para detectar exceções e fraudes. Além de fornecer informações sobre a estrutura dos dados, ela pode ser usada para orientar análises futuras. Há inúmeras aplicações para a análise de cluster em vários campos, o que a torna uma ferramenta valiosa para a análise de dados.

Biologia, Biologia Computacional e Bioinformática

A bioinformática, a biologia computacional e a biologia têm usado cada vez mais a análise de agrupamentos. À medida que os dados genômicos e proteômicos se tornam cada vez mais disponíveis, aumenta a necessidade de identificar padrões e relacionamentos. Os padrões de expressão gênica podem ser agrupados, as proteínas podem ser agrupadas com base em semelhanças estruturais ou os dados clínicos podem ser usados para identificar subgrupos de pacientes. As informações podem então ser usadas para desenvolver terapias direcionadas, identificar possíveis alvos de medicamentos e entender melhor os mecanismos subjacentes das doenças. A análise de agrupamento pode revolucionar nossa compreensão de sistemas biológicos complexos, aplicando-a à biologia, à biologia computacional e à bioinformática.

Negócios e marketing

As aplicações comerciais e de marketing da análise de cluster são numerosas. A segmentação de mercado é uma aplicação comum da análise de cluster nos negócios. As empresas podem desenvolver estratégias de marketing direcionadas para cada segmento, identificando segmentos de mercado distintos com base no comportamento do cliente, dados demográficos e outros fatores. Além disso, a análise de cluster pode ajudar as empresas a identificar padrões no feedback e nas reclamações dos clientes. O gerenciamento da cadeia de suprimentos também pode se beneficiar da análise de cluster, que pode ser usada para agrupar fornecedores com base em seu desempenho e identificar oportunidades de economia de custos. As organizações empresariais podem obter informações valiosas sobre seus clientes, produtos e operações usando a análise de cluster.

Ciência da Computação

A ciência da computação utiliza amplamente a análise de clusters. A mineração de dados e o aprendizado de máquina costumam usá-la para identificar padrões em grandes conjuntos de dados. Usando algoritmos de clustering, por exemplo, você pode agrupar imagens com base em recursos visuais semelhantes ou dividir o tráfego de rede em segmentos com base em seu comportamento. Documentos ou palavras semelhantes também podem ser agrupados usando a análise de cluster no processamento de linguagem natural. A bioinformática usa a análise de cluster para agrupar genes e proteínas com base em suas funções e padrões de expressão. Os pesquisadores e profissionais podem obter insights sobre a estrutura subjacente de seus dados usando a análise de cluster como uma ferramenta poderosa na ciência da computação.

Um guia passo a passo para a análise de cluster

A execução da análise de cluster envolve várias etapas que ajudam a identificar e agrupar objetos ou observações semelhantes com base em seus atributos ou características. As etapas envolvidas são:

  1. Defina o problema: Identificar os dados que serão usados para análise e definir o problema é a primeira etapa. Para isso, você deve escolher as variáveis ou os atributos que serão usados para criar clusters.
  1. Pré-processamento de dados: Em seguida, remova os outliers e os valores ausentes dos dados e padronize-os, se necessário. Assim, é mais provável que o algoritmo de agrupamento produza resultados precisos e confiáveis.
  1. Escolha um método de agrupamento: O clustering hierárquico, o clustering k-means e o clustering baseado em densidade são alguns dos métodos de clustering disponíveis. De acordo com o tipo de dados e o problema que está sendo tratado, o método de agrupamento deve ser escolhido.
  1. Determine o número de clusters: Em seguida, precisamos determinar quantos clusters devem ser criados. Vários métodos podem ser usados para fazer isso, incluindo o método do cotovelo, o método da silhueta e a estatística de lacunas.
  1. Formação de clusters: Os clusters são criados aplicando-se o algoritmo de clustering aos dados, uma vez que o número de clusters tenha sido determinado.
  1. Avalie e analise os resultados: Por fim, os resultados da análise de agrupamento são analisados e interpretados para identificar padrões e relacionamentos não aparentes anteriormente e obter informações sobre a estrutura subjacente.

Para garantir resultados significativos e úteis da análise de cluster, a experiência estatística deve ser combinada com o conhecimento do domínio. As etapas descritas aqui o ajudarão a criar clusters que reflitam com precisão a estrutura dos seus dados e ofereçam informações valiosas sobre o problema.

Análise de cluster: Vantagens e desvantagens

É importante ter em mente que a análise de cluster tem vantagens e desvantagens, que devem ser levadas em conta ao usar essa técnica na análise de dados.

As vantagens

  • Descoberta de padrões e relacionamentos nos dados: A análise de cluster nos permite aprender mais sobre a estrutura subjacente dos dados, identificando padrões e correlações nos dados que antes eram difíceis de discernir.
  • Simplificação dos dados: O clustering torna os dados mais gerenciáveis e fáceis de analisar, reduzindo seu tamanho e complexidade.
  • Coleta de informações: A análise de cluster usa objetos semelhantes para agrupá-los a fim de fornecer percepções valiosas que podem ser aplicadas a muitos campos de estudo diferentes, de marketing a saúde, para ajudar a melhorar a tomada de decisões.
  • Flexibilidade de dados: A análise de cluster pode ser usada com uma variedade de tipos e formatos de dados, pois não impõe restrições ao tipo ou formato de dados que está sendo analisado.

As desvantagens

  • Intensidade da análise de cluster: Dada a escolha das condições iniciais, como o número de clusters e a medida de distância, os resultados da análise de clusters podem ser sensíveis.
  • Interpretação: A interpretação dos resultados de agrupamento pode variar de pessoa para pessoa e depende do método de agrupamento e dos parâmetros usados.
  • Excesso de ajuste: O uso de clustering pode resultar em um ajuste excessivo, resultando em uma generalização ruim para novos dados, pois os clusters são muito ajustados aos dados originais.
  • Escalabilidade dos dados: O agrupamento de grandes conjuntos de dados pode ser caro e demorado, e pode ser necessário um hardware ou software especializado para realizar essa tarefa.

Antes de usar a análise de cluster para analisar dados, é importante considerar cuidadosamente suas vantagens e desvantagens. É possível obter percepções significativas de nossos dados quando compreendemos os pontos fortes e fracos da análise de cluster.

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