¿Cómo funciona el algoritmo de agrupamiento?

El funcionamiento de los algoritmos de agrupación se basa en la búsqueda de grupos dentro de los datos, con un número de grupos que se representa a través de la letra K. Tras esto, procede a asignar cada punto de datos a uno de los K grupos, dependiendo de las características que se le hayan proporcionado.

Un algoritmo de agrupamiento (en inglés, clustering) es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores de acuerdo con un criterio. Esos criterios son por lo general distancia o similitud.

Análisis de grupos o agrupamiento es la tarea de agrupar objetos por similitud, en grupos o conjuntos de manera que los miembros del mismo grupo tengan características similares.

Un algoritmo de agrupamiento debe cumplir con los requerimientos de los flujos de datos: poder descubrir clúster con formas arbitrarias, eliminar supuestos de número de clúster y tener las propiedades para la detección de valores atípicos.

La agrupación implica agrupar valores de datos individuales en una instancia de un elemento gráfico. Una agrupación puede ser un punto que indique el número de casos que contiene dicha agrupación. También puede ser una barra de histograma, cuya altura indica el número de casos que contiene la agrupación.

En diseño, el concepto de agrupamiento se refiere a la reunión de la información en bloques que sean digeribles para el espectador o usuario, para hacerla más fácilmente procesable o memorizable.

Todo algoritmo consta de tres secciones principales: Entrada: Es la introducción de datos para ser transformados. Proceso: Es el conjunto de operaciones a realizar para dar solución al problema. Salida: Son los resultados obtenidos a través del proceso.

K-Means Clustering. Puede que este sea el algoritmo de agrupación más conocido, ya que es el que primero se enseña en las clases de introducción a la ciencia de datos y en machine learning, además, es muy fácil de implementar. K-means tiene la ventaja de que es bastante rápido, ya que se realizan muy pocos cálculos.

¿Qué tipos de algoritmos existen?

Existen 4 modelos o tipos de agrupamiento: funcional, por asociación, matricial e híbrida.

Las técnicas de clustering constituyen una técnica exploratoria, útil para encontrar conglomerados de casos que se puedan unir de acuerdo con un grupo de variables como es el caso de determinar si a partir de un grupo de variables (Xi, i=1...n) físico-médicas, medidas durante cualquier tipo de examen de Medicina ...

Método de clustering

La herramienta Clustering multivariante utiliza el algoritmo de valores medios K de forma predeterminada. El objetivo del algoritmo de valores medios K es dividir las entidades de manera que se minimicen las diferencias que existan entre las entidades de un clúster, en todos los clústeres.

Podemos expresar un algoritmo de muchas maneras, incluyendo lenguaje natural, diagramas de flujo, pseudocódigo y, por supuesto, en lenguajes de programación reales. El lenguaje natural es popular, pues se nos da naturalmente y puede comunicar los pasos de un algoritmo a una audiencia general.

Todo algoritmo tiene una entrada, conocida como inputy una salida, conocida como output,y entre medias, están las instrucciones o secuencia de pasos a seguir. Estos pasos deben estar ordenados y, sobre todo, deben ser una serie finita de operaciones que permitan conseguir una determinada solución.

Desde el punto de vista informático un algoritmo es cualquier procedimiento computacional bien definido que parte de un estado inicial y un valor o un conjunto de valores de entrada, a los cuales se les aplica una secuencia de pasos computacionales finitos, produciendo una salida o solución.

Si se tiene un número muy grande de datos, éstos se agrupan en intervalos, para no tener que realizar tablas muy largas con muchos datos diferentes. También se agrupan en intervalos cuando las variables son continuas. En estos casos se realiza una tabla de frecuencias con datos agrupados.

Los datos se agrupan en intervalos, llamados clases y es a estos intervalos los que se asignan sus frecuencias correspondientes.

La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente.

En la tabla periódica los elementos se ordenan en columnas denominadas grupos y en filas llamadas periodos. La posición que ocupa cada elemento no es aleatoria, sino que depende de su estructura electrónica, la que define las propiedades químicas y físicas de los elementos.

La agrupación visual está concebida para ayudarle en el proceso de creación de nuevas variables basadas en la agrupación de los valores contiguos de las variables existentes para dar lugar a un número limitado de categorías diferentes.

Un buen diseño siempre está relacionado con un grupo de elementos relacionados y organizados entre sí, representando una unidad. El principio de unidad nos ayuda a comunicar nuestro mensaje de forma coherente y armoniosa para lograr nuestro objetivo.

Se puede entender un algoritmo como una secuencia de pasos finitos bien definidos que resuelven un problema. Por ejemplo, la ejecución de tareas cotidianas tan simples como cepillarse los dientes, lavarse las manos o seguir el manual de instrucciones de armado de un mueble, se pueden ver como un algoritmo.

La única forma de demostrar que un algoritmo sea correcto para todas las entradas posibles es con razonamientos formales o matemáticos. Una forma de razonamiento es "prueba por inducción", una técnica también usada por los matemáticos para demostrar propiedades de secuencias numéricas.

Entre los algoritmos más usados tenemos del análisis de componentes principales o el análisis discriminante lineal.

Para crear un clúster, debe incluir como mínimo un nodo en el clúster y debe tener acceso a como mínimo uno de los nodos que formarán parte del clúster. Si se especifica sólo un nodo, debe ser el sistema al que está accediendo actualmente.