{"id":29187,"date":"2023-08-24T08:57:57","date_gmt":"2023-08-24T11:57:57","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/one-way-anova-copy\/"},"modified":"2023-08-24T09:33:43","modified_gmt":"2023-08-24T12:33:43","slug":"cluster-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pt\/analise-de-agrupamento\/","title":{"rendered":"Liberando o poder da an\u00e1lise de cluster"},"content":{"rendered":"

Uma maneira eficiente de identificar padr\u00f5es nos dados \u00e9 usar a an\u00e1lise de cluster. O agrupamento \u00e9 o processo de categoriza\u00e7\u00e3o de objetos ou observa\u00e7\u00f5es semelhantes com base em seus recursos ou caracter\u00edsticas. A descoberta de rela\u00e7\u00f5es ocultas nos dados pode ser feita por meio da identifica\u00e7\u00e3o de clusters nos dados e da obten\u00e7\u00e3o de insights sobre sua estrutura subjacente. Do marketing \u00e0 biologia e \u00e0s ci\u00eancias sociais, a an\u00e1lise de clusters tem uma ampla gama de aplica\u00e7\u00f5es. Os clientes podem ser segmentados de acordo com seus h\u00e1bitos de compra, os genes podem ser agrupados de acordo com seus padr\u00f5es de express\u00e3o ou os indiv\u00edduos podem ser categorizados de acordo com seus tra\u00e7os de personalidade.<\/p>\n\n\n\n

Neste blog, exploraremos os conceitos b\u00e1sicos da an\u00e1lise de cluster, inclusive como reconhecer o tipo de clustering adequado para seus dados, como escolher um m\u00e9todo de clustering apropriado e como interpretar os resultados. Algumas armadilhas e desafios da an\u00e1lise de cluster tamb\u00e9m ser\u00e3o discutidos, bem como dicas de como super\u00e1-los. Uma an\u00e1lise de cluster pode revelar todo o potencial dos seus dados, independentemente de voc\u00ea ser um cientista de dados, um analista de neg\u00f3cios ou um pesquisador.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise de cluster: O que \u00e9 isso?<\/h2>\n\n\n\n

A an\u00e1lise estat\u00edstica de cluster usa caracter\u00edsticas de observa\u00e7\u00f5es ou conjuntos de dados compar\u00e1veis para agrup\u00e1-los em clusters. Na an\u00e1lise de clusters, a homogeneidade e a heterogeneidade s\u00e3o 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. V\u00e1rios campos, incluindo marketing, biologia, ci\u00eancias sociais e outros, usam a an\u00e1lise de cluster. Para obter informa\u00e7\u00f5es sobre a estrutura dos seus dados, voc\u00ea precisa entender os conceitos b\u00e1sicos da an\u00e1lise de cluster. Dessa forma, voc\u00ea poder\u00e1 descobrir padr\u00f5es subjacentes que n\u00e3o s\u00e3o prontamente aparentes a um olho n\u00e3o treinado.<\/p>\n\n\n\n

Existem v\u00e1rios tipos de algoritmos de cluster<\/h2>\n\n\n\n

Uma an\u00e1lise de cluster pode ser conduzida usando uma variedade de algoritmos de cluster. Alguns dos m\u00e9todos de agrupamento mais comumente usados s\u00e3o agrupamento hier\u00e1rquico, agrupamento de parti\u00e7\u00e3o, agrupamento baseado em densidade e agrupamento baseado em modelo<\/strong>. Em termos de tipo de dados e objetivos de agrupamento, cada algoritmo tem seus pontos fortes e fracos. Para determinar qual algoritmo \u00e9 mais adequado \u00e0s suas necessidades de an\u00e1lise de dados, voc\u00ea ter\u00e1 que entender as diferen\u00e7as entre esses algoritmos.<\/p>\n\n\n\n

Clustering baseado em conectividade (clustering hier\u00e1rquico)<\/h3>\n\n\n\n

No clustering baseado em conectividade, tamb\u00e9m chamado de clustering hier\u00e1rquico, objetos semelhantes s\u00e3o agrupados em clusters aninhados. Por meio desse m\u00e9todo, os clusters menores s\u00e3o mesclados iterativamente em clusters maiores com base em sua similaridade ou proximidade. Um dendrograma demonstra as rela\u00e7\u00f5es entre os objetos no conjunto de dados, fornecendo uma estrutura semelhante a uma \u00e1rvore. O m\u00e9todo de agrupamento de agrupamento baseado em conectividade pode ser aglomerativo, em que os objetos s\u00e3o sucessivamente mesclados com seus associados mais pr\u00f3ximos, ou divisivo, em que os objetos come\u00e7am no mesmo cluster e s\u00e3o recursivamente divididos em clusters menores. Um agrupamento natural pode ser identificado em conjuntos de dados complexos usando essa abordagem.<\/p>\n\n\n\n

Agrupamento baseado em centroide<\/h3>\n\n\n\n

O clustering baseado em centroides \u00e9 um tipo popular de algoritmo de clustering em que os pontos de dados s\u00e3o atribu\u00eddos a clusters com base em sua proximidade com os centroides do cluster. Com o clustering baseado em centroides, os pontos de dados s\u00e3o agrupados em torno do centroide, minimizando a dist\u00e2ncia entre eles e o centroide. A atualiza\u00e7\u00e3o iterativa das posi\u00e7\u00f5es do centroide at\u00e9 a converg\u00eancia \u00e9 a marca registrada do clustering K-means, o algoritmo de clustering baseado em centroide mais comumente usado. O agrupamento com base nas posi\u00e7\u00f5es e varia\u00e7\u00f5es do centroide \u00e9 um m\u00e9todo eficiente e r\u00e1pido, mas tem algumas limita\u00e7\u00f5es, incluindo sua sensibilidade \u00e0s posi\u00e7\u00f5es iniciais do centroide.<\/p>\n\n\n\n

Clustering baseado em distribui\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

No clustering baseado em distribui\u00e7\u00e3o, os clusters s\u00e3o identificados assumindo a distribui\u00e7\u00e3o dos dados. Cada cluster corresponde a uma das v\u00e1rias distribui\u00e7\u00f5es de probabilidade usadas para gerar os pontos de dados. Os pontos de dados s\u00e3o atribu\u00eddos a clusters correspondentes \u00e0s distribui\u00e7\u00f5es com a maior probabilidade de acordo com o clustering baseado em distribui\u00e7\u00e3o, que estima os par\u00e2metros das distribui\u00e7\u00f5es. Os algoritmos de agrupamento baseados em distribui\u00e7\u00f5es incluem os modelos de mistura gaussiana (GMMs) e os algoritmos de maximiza\u00e7\u00e3o de expectativa (EMs). Al\u00e9m de fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre a densidade e a sobreposi\u00e7\u00e3o de clusters, o agrupamento baseado em distribui\u00e7\u00e3o pode ser aplicado a dados com clusters bem definidos e distintos.<\/p>\n\n\n\n

Clustering baseado em densidade<\/h3>\n\n\n\n

Os objetos s\u00e3o agrupados de acordo com sua proximidade e densidade no clustering baseado em densidade. Os clusters s\u00e3o formados pela compara\u00e7\u00e3o das densidades dos pontos de dados em um raio ou vizinhan\u00e7a. Com esse m\u00e9todo, \u00e9 poss\u00edvel identificar clusters de formas arbitr\u00e1rias, e o ru\u00eddo e as exce\u00e7\u00f5es s\u00e3o tratados com efic\u00e1cia. Em uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es, incluindo segmenta\u00e7\u00e3o de imagens, reconhecimento de padr\u00f5es e detec\u00e7\u00e3o de anomalias, os algoritmos de agrupamento baseados em densidade se mostraram \u00fateis. Um desses algoritmos \u00e9 o DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Entretanto, a densidade dos dados e a escolha dos par\u00e2metros desempenham um papel importante nas limita\u00e7\u00f5es do agrupamento baseado em densidade.<\/p>\n\n\n\n

Clustering baseado em grade<\/h3>\n\n\n\n

Grandes conjuntos de dados com recursos de alta dimens\u00e3o geralmente s\u00e3o agrupados usando o agrupamento baseado em grade. Os pontos de dados s\u00e3o atribu\u00eddos \u00e0s c\u00e9lulas que os cont\u00eam depois que o espa\u00e7o de recursos foi dividido em uma grade de c\u00e9lulas. Uma estrutura de cluster hier\u00e1rquica \u00e9 criada pela fus\u00e3o de c\u00e9lulas com base na proximidade e na similaridade. Ao se concentrar nas c\u00e9lulas relevantes em vez de considerar todos os pontos de dados, o clustering baseado em grade \u00e9 eficiente e dimension\u00e1vel. Al\u00e9m disso, ele permite uma variedade de tamanhos e formas de c\u00e9lulas para acomodar diversas distribui\u00e7\u00f5es de dados. Devido \u00e0 sua estrutura de grade fixa, o clustering baseado em grade pode n\u00e3o ser eficaz para conjuntos de dados com diferentes densidades ou formas irregulares.<\/p>\n\n\n\n

Avalia\u00e7\u00f5es e an\u00e1lise do cluster<\/h2>\n\n\n\n

A execu\u00e7\u00e3o de uma an\u00e1lise de cluster requer a avalia\u00e7\u00e3o e a aprecia\u00e7\u00e3o da qualidade dos resultados do clustering. Para determinar se os clusters s\u00e3o significativos e \u00fateis 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 m\u00e9tricas, incluindo a varia\u00e7\u00e3o dentro ou entre clusters, pontua\u00e7\u00f5es de silhueta e \u00edndices de validade de cluster. A qualidade dos clusters tamb\u00e9m pode ser verificada visualmente por meio da inspe\u00e7\u00e3o dos resultados de clustering. Para que a avalia\u00e7\u00e3o de cluster seja bem-sucedida, os par\u00e2metros de clustering podem precisar ser ajustados ou diferentes m\u00e9todos de clustering podem precisar ser experimentados. Uma an\u00e1lise de cluster precisa e confi\u00e1vel pode ser facilitada pela avalia\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise adequada dos clusters.<\/p>\n\n\n\n

Avalia\u00e7\u00e3o interna<\/h3>\n\n\n\n

A avalia\u00e7\u00e3o interna dos clusters produzidos pelo algoritmo de agrupamento escolhido \u00e9 uma etapa crucial no processo de an\u00e1lise de cluster. Para selecionar o n\u00famero ideal de clusters e determinar se os clusters s\u00e3o significativos e robustos, \u00e9 realizada uma avalia\u00e7\u00e3o interna. O \u00edndice Calinski-Harabasz, o \u00edndice Davies-Bouldin e o coeficiente de silhueta est\u00e3o entre as m\u00e9tricas usadas para a avalia\u00e7\u00e3o interna. Como resultado dessas m\u00e9tricas, podemos comparar os algoritmos de agrupamento e as configura\u00e7\u00f5es de par\u00e2metros e escolher qual solu\u00e7\u00e3o de agrupamento \u00e9 a melhor para nossos dados de acordo com essas m\u00e9tricas. Para garantir a validade e a confiabilidade dos nossos resultados de agrupamento, bem como para tomar decis\u00f5es baseadas em dados, precisamos realizar avalia\u00e7\u00f5es internas.<\/p>\n\n\n\n

Avalia\u00e7\u00e3o externa<\/h3>\n\n\n\n

Como parte do processo de an\u00e1lise de cluster, a avalia\u00e7\u00e3o externa \u00e9 fundamental. A identifica\u00e7\u00e3o de clusters e a avalia\u00e7\u00e3o de sua validade e utilidade fazem parte desse processo. Ao comparar os clusters com uma medida externa, como uma classifica\u00e7\u00e3o ou um conjunto de julgamentos de especialistas, a avalia\u00e7\u00e3o externa \u00e9 realizada. Um dos principais objetivos da avalia\u00e7\u00e3o externa \u00e9 determinar se os clusters s\u00e3o significativos e se podem ser usados para prever resultados e tomar decis\u00f5es. A avalia\u00e7\u00e3o externa pode ser realizada usando v\u00e1rias m\u00e9tricas, como exatid\u00e3o, precis\u00e3o, recupera\u00e7\u00e3o e pontua\u00e7\u00e3o F1. Quando os resultados da an\u00e1lise de cluster s\u00e3o avaliados externamente, \u00e9 poss\u00edvel determinar se eles s\u00e3o confi\u00e1veis e se t\u00eam aplica\u00e7\u00f5es no mundo real.<\/p>\n\n\n\n

Tend\u00eancia de cluster<\/h3>\n\n\n\n

H\u00e1 uma tend\u00eancia inerente a um conjunto de dados de formar clusters, o que \u00e9 chamado de tend\u00eancia de cluster. Usando esse m\u00e9todo, voc\u00ea pode determinar se os dados s\u00e3o naturalmente agrupados ou n\u00e3o e qual algoritmo de agrupamento usar, bem como quantos agrupamentos usar. A inspe\u00e7\u00e3o visual, os testes estat\u00edsticos e as t\u00e9cnicas de redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade podem ser usados para determinar a tend\u00eancia de cluster de um conjunto de dados. V\u00e1rias t\u00e9cnicas s\u00e3o usadas para identificar a tend\u00eancia de cluster, incluindo m\u00e9todos de cotovelo, an\u00e1lises de silhueta e estat\u00edsticas de Hopkins. Compreender a tend\u00eancia de agrupamento de um conjunto de dados nos permite escolher o melhor m\u00e9todo de agrupamento e evitar o excesso ou a falta de ajuste<\/p>\n\n\n\n

Aplica\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de cluster<\/h2>\n\n\n\n

Em quase todos os campos em que os dados s\u00e3o analisados, a an\u00e1lise de cluster pode ser aplicada. Ao usar a an\u00e1lise de cluster no marketing, voc\u00ea pode identificar segmentos de clientes com base em seu comportamento de compra ou dados demogr\u00e1ficos. Um gene pode ser agrupado de acordo com sua fun\u00e7\u00e3o ou padr\u00e3o de express\u00e3o em biologia. Nas ci\u00eancias sociais, as atitudes e cren\u00e7as s\u00e3o usadas para identificar subgrupos de indiv\u00edduos. Assim como a detec\u00e7\u00e3o de anomalias e a detec\u00e7\u00e3o de fraudes, a an\u00e1lise de cluster \u00e9 \u00fatil para detectar exce\u00e7\u00f5es e fraudes. Al\u00e9m de fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre a estrutura dos dados, ela pode ser usada para orientar an\u00e1lises futuras. H\u00e1 in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es para a an\u00e1lise de cluster em v\u00e1rios campos, o que a torna uma ferramenta valiosa para a an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n

Biologia, Biologia Computacional e Bioinform\u00e1tica<\/h3>\n\n\n\n

A bioinform\u00e1tica, a biologia computacional e a biologia t\u00eam usado cada vez mais a an\u00e1lise de agrupamentos. \u00c0 medida que os dados gen\u00f4micos e prote\u00f4micos se tornam cada vez mais dispon\u00edveis, aumenta a necessidade de identificar padr\u00f5es e relacionamentos. Os padr\u00f5es de express\u00e3o g\u00eanica podem ser agrupados, as prote\u00ednas podem ser agrupadas com base em semelhan\u00e7as estruturais ou os dados cl\u00ednicos podem ser usados para identificar subgrupos de pacientes. As informa\u00e7\u00f5es podem ent\u00e3o ser usadas para desenvolver terapias direcionadas, identificar poss\u00edveis alvos de medicamentos e entender melhor os mecanismos subjacentes das doen\u00e7as. A an\u00e1lise de agrupamento pode revolucionar nossa compreens\u00e3o de sistemas biol\u00f3gicos complexos, aplicando-a \u00e0 biologia, \u00e0 biologia computacional e \u00e0 bioinform\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Neg\u00f3cios e marketing<\/h3>\n\n\n\n

As aplica\u00e7\u00f5es comerciais e de marketing da an\u00e1lise de cluster s\u00e3o numerosas. A segmenta\u00e7\u00e3o de mercado \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o comum da an\u00e1lise de cluster nos neg\u00f3cios. As empresas podem desenvolver estrat\u00e9gias de marketing direcionadas para cada segmento, identificando segmentos de mercado distintos com base no comportamento do cliente, dados demogr\u00e1ficos e outros fatores. Al\u00e9m disso, a an\u00e1lise de cluster pode ajudar as empresas a identificar padr\u00f5es no feedback e nas reclama\u00e7\u00f5es dos clientes. O gerenciamento da cadeia de suprimentos tamb\u00e9m pode se beneficiar da an\u00e1lise de cluster, que pode ser usada para agrupar fornecedores com base em seu desempenho e identificar oportunidades de economia de custos. As organiza\u00e7\u00f5es empresariais podem obter informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre seus clientes, produtos e opera\u00e7\u00f5es usando a an\u00e1lise de cluster.<\/p>\n\n\n\n

Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

A ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o utiliza amplamente a an\u00e1lise de clusters. A minera\u00e7\u00e3o de dados e o aprendizado de m\u00e1quina costumam us\u00e1-la para identificar padr\u00f5es em grandes conjuntos de dados. Usando algoritmos de clustering, por exemplo, voc\u00ea pode agrupar imagens com base em recursos visuais semelhantes ou dividir o tr\u00e1fego de rede em segmentos com base em seu comportamento. Documentos ou palavras semelhantes tamb\u00e9m podem ser agrupados usando a an\u00e1lise de cluster no processamento de linguagem natural. A bioinform\u00e1tica usa a an\u00e1lise de cluster para agrupar genes e prote\u00ednas com base em suas fun\u00e7\u00f5es e padr\u00f5es de express\u00e3o. Os pesquisadores e profissionais podem obter insights sobre a estrutura subjacente de seus dados usando a an\u00e1lise de cluster como uma ferramenta poderosa na ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Um guia passo a passo para a an\u00e1lise de cluster<\/h2>\n\n\n\n

A execu\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de cluster envolve v\u00e1rias etapas que ajudam a identificar e agrupar objetos ou observa\u00e7\u00f5es semelhantes com base em seus atributos ou caracter\u00edsticas. As etapas envolvidas s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Defina o problema:<\/strong> Identificar os dados que ser\u00e3o usados para an\u00e1lise e definir o problema \u00e9 a primeira etapa. Para isso, voc\u00ea deve escolher as vari\u00e1veis ou os atributos que ser\u00e3o usados para criar clusters.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \n
    1. Pr\u00e9-processamento de dados:<\/strong> Em seguida, remova os outliers e os valores ausentes dos dados e padronize-os, se necess\u00e1rio. Assim, \u00e9 mais prov\u00e1vel que o algoritmo de agrupamento produza resultados precisos e confi\u00e1veis.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n
      1. Escolha um m\u00e9todo de agrupamento:<\/strong> O clustering hier\u00e1rquico, o clustering k-means e o clustering baseado em densidade s\u00e3o alguns dos m\u00e9todos de clustering dispon\u00edveis. De acordo com o tipo de dados e o problema que est\u00e1 sendo tratado, o m\u00e9todo de agrupamento deve ser escolhido.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          \n
        1. Determine o n\u00famero de clusters:<\/strong> Em seguida, precisamos determinar quantos clusters devem ser criados. V\u00e1rios m\u00e9todos podem ser usados para fazer isso, incluindo o m\u00e9todo do cotovelo, o m\u00e9todo da silhueta e a estat\u00edstica de lacunas.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            \n
          1. Forma\u00e7\u00e3o de clusters:<\/strong> Os clusters s\u00e3o criados aplicando-se o algoritmo de clustering aos dados, uma vez que o n\u00famero de clusters tenha sido determinado.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
              \n
            1. Avalie e analise os resultados:<\/strong> Por fim, os resultados da an\u00e1lise de agrupamento s\u00e3o analisados e interpretados para identificar padr\u00f5es e relacionamentos n\u00e3o aparentes anteriormente e obter informa\u00e7\u00f5es sobre a estrutura subjacente.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

              Para garantir resultados significativos e \u00fateis da an\u00e1lise de cluster, a experi\u00eancia estat\u00edstica deve ser combinada com o conhecimento do dom\u00ednio. As etapas descritas aqui o ajudar\u00e3o a criar clusters que reflitam com precis\u00e3o a estrutura dos seus dados e ofere\u00e7am informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre o problema.<\/p>\n\n\n\n

              An\u00e1lise de cluster: Vantagens e desvantagens<\/h2>\n\n\n\n

              \u00c9 importante ter em mente que a an\u00e1lise de cluster tem vantagens e desvantagens, que devem ser levadas em conta ao usar essa t\u00e9cnica na an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n

              As vantagens<\/h3>\n\n\n\n