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Clustering
“Sinónimos” según el contexto…
Clustering (IA)
Aprendizaje no supervisado (IA)
Clasificación (Estadística)
Ordenación (Psicología)
Segmentación (Marketing)
Introducción
Similitud
Métodos
K-Means
Jerárquicos
Densidad
Otros
Subspace clustering
Validación
Bibliografía
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Clustering
Objetivo Agrupar objetos similares entre sí que sean distintos a los objetos de otros agrupamientos [clusters].
Aprendizaje no supervisadoNo existen clases predefinidas
Los resultados obtenidos dependerán de:
El algoritmo de agrupamiento seleccionado.
El conjunto de datos disponible
La medida de similitud utilizada para comparar objetos.
Introducción
Similitud
Métodos
K-Means
Jerárquicos
Densidad
Otros
Subspace clustering
Validación
Bibliografía
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Clustering
Encontrar agrupamientos de tal forma que los objetos de un grupo sean similares entre sí y diferentes de los objetos de otros grupos:
(Gp:) Maximizar distanciainter-cluster
(Gp:) Minimizar distanciaintra-cluster
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Clustering
Aplicaciones
Reconocimiento de formas.
Mapas temáticos (GIS)
Marketing: Segmentación de clientes
Clasificación de documentos
Análisis de web logs (patrones de acceso similares)
…
Aplicaciones típicas en Data Mining:
Exploración de datos (segmentación & outliers)
Preprocesamiento (p.ej. reducción de datos)
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Clustering
¿Cuál es la forma natural de agrupar los personajes?
Hombres
vs.
Mujeres
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Clustering
¿Cuál es la forma natural de agrupar los personajes?
Simpsons
vs.
Empleados
de la escuela
de Springfield
7
Clustering
¿Cuál es la forma natural de agrupar los personajes?
¡¡¡ El clustering es subjetivo !!!
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Medidas de similitud
0.23
3
342.7
Peter
Pedro
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Usualmente, se expresan en términos de distancias:
d(i,j) > d(i,k)
nos indica que el objeto i es más parecido a k que a j
La definición de la métrica de similitud/distanciaserá distinta en función del tipo de dato yde la interpretación semántica que nosotros hagamos.
En otras palabras, la similitud entre objetos es subjetiva.
Medidas de similitud
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Medidas de similitud
(Gp:) ¿Cuántos agrupamientos?
(Gp:) ¿Cuatro?
(Gp:) ¿Dos?
(Gp:) ¿Seis?
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Medidas de similitud
Atributos continuos
Usualmente, se “estandarizan” a priori:
Desviación absoluta media:
z-score (medida estandarizada):
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Métricas de distancia
Distancia de Minkowski
Distancia de Manhattan (r=1) / city block / taxicab
Distancia euclídea (r=2):
Distancia de Chebyshev (r??) / dominio / chessboard
Medidas de similitud
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