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Clustering: qué es y para que se utiliza

El clustering ha emergido como un faro que nos guía para entender cómo los conjuntos de datos se agrupan de forma natural en el inmenso océano en el que se ha convertido el mundo del análisis de datos. Esta técnica permite revelar patrones ocultos, pero también es esencial a la hora de descubrir conocimientos valiosos de forma accesible.

¿Qué es el método clustering?

El método clustering es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para clasificar elementos dentro de un conjunto de datos en grupos o ‘clusters’. La idea es que los elementos dentro de un mismo grupo tengan características similares entre sí, pero que a la vez sean distintos a los elementos de otros grupos.

Esta técnica de Ingeniería Matemática es ideal para descubrir estructuras ocultas en datos no etiquetados, y se aplica en campos tan variados como la inteligencia de mercado, la medicina, para identificar patrones de enfermedades, o la biología, en su caso para la clasificación de plantas y animales.

¿Qué tipos de clustering existen?

El clustering es una herramienta versátil que se presenta en diferentes formas, cada una adecuada a distintos tipos de análisis y a los resultados que se desean encontrar.

  • Clustering jerárquico: Organiza los datos en una jerarquía de grupos que pueden visualizarse en un dendrograma o diagrama de árbol. Gracias a él, es posible visualizar agrupaciones a distintos niveles.
  • K-means: Divide el conjunto de datos en un número de grupos previamente determinado, minimizando la varianza dentro de los grupos y maximizando la dispersión entre ellos.
  • De densidad: Agrupa puntos que están estrechamente agrupados y marca como outliers o datos anormales a los que están en regiones de baja densidad.
  • Clustering espectral: Utiliza las propiedades de los grafos y el espectro de la matriz de similitud para agrupar los datos.
  • De redes: En este caso, se centra en encontrar nodos altamente conectados entre sí en un conjunto de datos, ya que para este enfoque, estos nodos deben pertenecer siempre a un mismo grupo.

Cada tipo de clustering tiene sus fortalezas y se adapta mejor a ciertos tipos de conjuntos de datos y preguntas de investigación. Esto hace que elegir el proceso de clustering apropiado sea un componente esencial en la caja de herramientas del análisis de datos.

¿Cuándo es recomendable utilizar el método clustering?

Nuestros alumnos del Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, descubrirán que el método clustering resulta recomendable cuando se necesita comprender la estructura intrínseca de un conjunto de datos que no están previamente etiquetados. Esta técnica, por tanto, es ideal para situaciones donde se desconocen las categorías subyacentes y se necesita explorar las relaciones naturales entre los elementos.

Por ejemplo, el clustering es útil en la fase inicial de análisis exploratorio de datos para obtener una visión intuitiva de su composición. También es aplicable cuando los datos son dinámicos y cambiantes, lo que requiere un enfoque flexible que pueda adaptarse a nuevos patrones a medida que surgen.

De hecho, su utilización es particularmente pertinente en áreas donde las clasificaciones no están bien definidas o en escenarios en los que se quieren evitar sesgos que podrían introducirse mediante la clasificación supervisada.

Ejemplos de aplicación de clustering

Los ejemplos de aplicación de clustering son tan variados como los campos que aprovechan sus ventajas:

  • Marketing: Este tipo de empresas utilizan clustering para segmentar a los clientes según sus comportamientos de compra, personalizando así la publicidad y las ofertas para aumentar la efectividad de sus campañas.
  • Medicina: En la investigación biomédica, el clustering ayuda a identificar subtipos de enfermedades basados en síntomas o respuestas a tratamientos, lo cual es esencial para la medicina personalizada.
  • Biología: Los científicos agrupan organismos basados en características genéticas o morfológicas para estudiar la biodiversidad y las relaciones evolutivas.
  • Planificación urbana: El clustering es utilizado para identificar áreas dentro de una ciudad que comparten características similares, ayudando a mejorar la distribución de recursos y la planificación de servicios.
  • Detección de fraudes: En el sector financiero, este método de análisis y organización de datos se usa para identificar patrones atípicos en transacciones que podrían indicar comportamientos fraudulentos.

El método clustering, al permitir identificar grupos naturales en datos sin clasificar, es una técnica imprescindible para cualquier analista de datos. Con su ayuda, es posible extraer insights que llevan a una mejor comprensión de los fenómenos complejos que se dan en multitud de sectores, lo que supone un gran acceso al mercado laboral para los profesionales que la dominan.

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