Clusterização: conceitos básicos, principais algoritmos e como usar

Você já teve contato com o conceito de clusterização (clustering)? Essa terminologia deriva do verbo “clusterizar”, que se refere a “agrupar”. Essa prática de agrupamento pode ser aplicada a conjuntos de dados, clientes, processos, entre outros. A técnica visa organizar e segmentar dados, buscando identificar estruturas internas de modo que objetos dentro de um mesmo cluster compartilhem mais semelhanças entre si do que com objetos de clusters distintos.

Diversos algoritmos de clustering estão disponíveis, classificáveis de diferentes maneiras, cada um apresentando vantagens específicas. Este artigo foi elaborado para oferecer informações cruciais sobre o tema. Vamos explorar juntos esses conceitos e algoritmos para ampliar seu entendimento sobre clusterização.

O que é clusterização?

A clusterização é uma técnica de análise de dados no campo da aprendizagem de máquina e da mineração de dados. Seu objetivo principal é agrupar um conjunto de informações em subconjuntos ou “clusters” de itens similares, com base em determinadas características ou propriedades compartilhadas entre eles.

O processo de clustering envolve a separação de dados em grupos homogêneos, de modo que os elementos dentro de um mesmo cluster sejam mais semelhantes entre si do que com elementos de outros clusters. Essa semelhança é geralmente medida por meio de métricas específicas, como distâncias euclidianas, correlações ou outras medidas de similaridade.

Existem diferentes abordagens e algoritmos para realizar a clusterização, dependendo dos requisitos do problema e da natureza dos dados. Alguns dos métodos comuns incluem o K-means, o Hierarchical Clustering, o DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) e o algoritmo de mistura de Gaussianas, entre outros.

O clustering é aplicado em diversas áreas, como marketing, bioinformática, reconhecimento de padrões, processamento de imagem, entre outros. Ele é utilizado para identificar padrões intrínsecos nos dados, facilitando a compreensão, a organização e a análise de conjuntos de informações complexos.

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Quais são os principais algoritmos de clusterização?

Existem vários algoritmos de clusterização, cada um com suas próprias abordagens e características. Aqui estão alguns dos principais:

• K-Means: este é um dos algoritmos mais populares de clusterização. Ele divide os dados em k clusters, onde k é um número definido pelo usuário. Cada cluster é representado por um centróide, e os pontos de dados são atribuídos ao cluster cujo centróide é o mais próximo.

• Hierarchical Clustering: esse método constrói uma hierarquia de clusters. Ele pode ser aglomerativo, começando com clusters individuais e mesclando-os, ou divisivo, começando com um único cluster contendo todos os dados e dividindo-o progressivamente. A estrutura hierárquica pode ser representada como um dendrograma.

• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): este algoritmo é baseado na densidade de pontos. Ele agrupa áreas densas de pontos e é capaz de identificar clusters de formas arbitrárias. Além disso, ele pode identificar pontos que não pertencem a nenhum cluster como outliers.

• Mixture Models (Modelos de Mistura): estes modelos assumem que os dados são gerados por uma mistura de várias distribuições probabilísticas. O algoritmo de Expectation-Maximization (EM) é frequentemente usado para estimar os parâmetros dessas distribuições e, assim, identificar os clusters.

• Agglomerative Nesting (AGNES): este é um método aglomerativo hierárquico que começa com cada ponto como um cluster e mescla clusters até que todos os pontos estejam em um único cluster. A escolha de quais clusters mesclar é baseada em critérios como distância ou similaridade.

• OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure): similar ao DBSCAN, o OPTICS é um método de clustering baseado em densidade, mas ele não requer a especificação prévia do número de clusters. Ele gera um gráfico de alcance que pode ser analisado para identificar clusters de diferentes densidades.

• Mean Shift: este é um algoritmo que busca modos (máximos locais) da densidade dos pontos de dados. Ele move iterativamente os centróides para as regiões de maior densidade até convergir para os modos locais. O Mean Shift é especialmente útil em dados não uniformemente distribuídos.

• Affinity Propagation: este algoritmo modela a clusterização como um processo de propagação de mensagens entre pontos. Cada ponto envia mensagens para outros pontos indicando a preferência para ser um centróide, e essas mensagens são atualizadas iterativamente até que os centróides se estabilizem.

Cada algoritmo tem suas próprias vantagens e limitações, e a escolha do método depende do tipo de dados, da natureza dos clusters esperados e dos requisitos específicos do problema em questão.

Como usar o clustering?

Usar a clusterização envolve vários passos, desde a preparação dos dados até a interpretação dos resultados. Aqui estão os passos típicos:

1. Entendimento do Problema: defina claramente o problema que você está tentando resolver com a clusterização. Entenda o contexto e o objetivo final, pois isso influenciará a escolha do algoritmo e a interpretação dos resultados.

2. Coleta de Dados: reúna os dados relevantes para o problema em questão. Certifique-se de que os dados estejam limpos e preparados para a análise, incluindo a remoção de valores ausentes e a normalização, se necessário.

3. Escolha do Algoritmo: selecione o algoritmo de clusterização mais adequado para o seu conjunto de dados e objetivo. Considere fatores como a forma dos clusters esperados, a distribuição dos dados e a interpretabilidade dos resultados.

4. Pré-processamento de Dados: realize qualquer pré-processamento necessário, como a redução de dimensionalidade, se aplicável. Isso pode ajudar a melhorar a eficiência do algoritmo e a eliminar características irrelevantes ou redundantes.

5. Determinação do Número de Clusters: para algoritmos como o K-Means, é necessário especificar o número de clusters. Utilize abordagens como o método do cotovelo (Elbow Method) ou critérios internos/externos para determinar uma estimativa adequada do número de clusters.

6. Aplicação do Algoritmo: aplique o algoritmo de clusterização ao conjunto de dados. Isso resultará na atribuição de cada ponto de dados a um cluster específico.

7. Análise e Interpretação: analise os resultados do clustering. Visualize os clusters, se possível, para uma interpretação mais fácil. Considere como os clusters se relacionam com o problema inicial e se eles fazem sentido no contexto.

8. Validação e Ajuste: se disponível, utilize métodos de validação para avaliar a qualidade dos clusters. Considere ajustar parâmetros do algoritmo, como o número de clusters, para melhorar os resultados.

9. Utilização dos Resultados: dependendo do objetivo, utilize os clusters identificados para tomar decisões ou para alimentar outros processos de análise. Por exemplo, os clusters podem ser usados para personalizar estratégias de marketing, segmentar clientes ou identificar padrões em dados complexos.

10. Monitoramento Contínuo: caso a aplicação do clustering seja parte de um processo contínuo, é importante monitorar regularmente os resultados. À medida que novos dados estão disponíveis, pode ser necessário reexecutar o algoritmo de clusterização e ajustar os clusters conforme necessário.

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Quais as vantagens de utilizar o clustering na rotina empresarial?

A utilização da clusterização na rotina empresarial oferece vantagens significativas ao permitir uma compreensão mais aprofundada dos dados e padrões subjacentes. Ao segmentar conjuntos de dados em clusters homogêneos, as empresas podem personalizar estratégias de marketing, adaptar serviços de acordo com perfis de clientes específicos e otimizar campanhas publicitárias direcionadas. Além disso, o clustering facilita a identificação de anomalias, contribuindo para a detecção de fraudes e a prevenção de perdas. Essa abordagem aprimora a eficiência operacional, a tomada de decisões baseada em dados e, em última instância, fortalece a competitividade empresarial ao proporcionar insights valiosos para diversas áreas, desde marketing até gestão de recursos humanos e logística.

Ao integrar técnicas de clustering com o Power BI, as organizações podem potencializar a capacidade da ferramenta para explorar padrões, identificar segmentos de interesse e comunicar insights de maneira mais eficaz. Isso possibilita uma abordagem mais avançada e visual na análise de dados para facilitar tomadas de decisão informadas. Utilizando os dashboards personalizados da Optimus, você tem a oportunidade de reunir os dados que mais precisa de forma simplificada, direta e acessível. Quer saber mais sobre como a Optimus pode contribuir para aplicar a clusterização na sua empresa? Acesse nosso site e fale com nossos consultores!