El machine learning o aprendizaje automático, se divide en distintos tipos de algoritmos, entre ellos los algoritmos de agrupación. En este artículo te contamos qué son y cuándo se utilizan.
Esta disciplina, enmarcada en la inteligencia artificial, crea distintos sistemas que permite a las máquinas aprender de forma automática. En este sentido, consigue que los ordenadores lleven a cabo tareas de forma independiente.
Tal y como te contamos en este artículo, dentro del aprendizaje automático encontramos tres grupos de algoritmos:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje reforzado
A su vez, estos se dividen en distintos tipos, entre los que encontramos:
- Algoritmos de regresión
- Algoritmos bayesianos
- Algoritmos de agrupación
- Algoritmos de árbol de decisión
- Algoritmos de reducción de dimensión
- Algoritmos Deep learning
- Otros
Concretamente, en este artículo nos centramos en qué son los algoritmos de agrupación y cuándo se utilizan.
¿Qué es un algoritmo de agrupación?
Dentro de los algoritmos de aprendizaje no supervisado, nos encontramos con los algoritmos de agrupación. Se trata de una técnica común en el análisis de datos estadísticos y que se utiliza a menudo en diversos campos.
Su utilidad es, principalmente, categorizar datos que no hayan sido previamente etiquetados. Es decir, que no tengan ni categorías ni grupos definidos.
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.
Características de los algoritmos de agrupación
Algunas de las características principales de este tipo de algoritmo son las siguientes:
- Los datos que utilizan no tienen ninguna etiqueta previa
- El algoritmo tiene la capacidad de encontrar todos los datos sin supervisión
- Se trata de un algoritmo esencial para que los científicos de datos descubran agrupaciones
Tipos de algoritmos de agrupación
A su vez, los algoritmos de agrupación se pueden dividir en distintos tipos de algoritmo, con la capacidad de manejar todo tipo de datos no etiquetados.
- Basados en la densidad: en él, los datos se agrupan según las áreas de altas concentraciones de datos que se rodean de áreas bajas de concentración de puntos de datos. A estos lugares los llama grupos.
- Algoritmos de distribución: se basa en la distribución y funciona detectando un punto central de datos que, a medida que aumenta la distancia a este desde el centro, la posibilidad de que se haga parte del grupo, decrece.
- Algoritmos basados en centroides: es el más común, rápido y eficiente. Su función es separar puntos de datos, asignando cada uno de ellos a la distancia al cuadrado del centroide.
- Basados en jerarquías: su utilidad está, principalmente, destinada a los datos jerárquicos. Construye un árbol de grupos para que todo esté organizado de arriba hacia abajo.
Cluster K-Means: el algoritmo de agrupación más reconocido
Se trata de un algoritmo perteneciente al grupo de algoritmos basados en centroides y es el algoritmo de aprendizaje no supervisado más simple, pero también el más veloz.
Su función es minimizar la variedad de puntos dentro de un grupo y se usa, preferiblemente, en conjuntos de datos más.
¿Cuándo se utilizan los algoritmos de agrupación?
Existen distintas situaciones reales en las que se usan los algoritmos de agrupación. Algunas de ellas son:
- Ventas y marketing
- Identificación de criminales
- Detección de noticias falsas
- Filtros de spam
