¿Qué es el clustering en el big data?

El clustering es una técnica de análisis de datos que agrupa elementos similares en conjuntos llamados “clusters”. Este método es fundamental en el aprendizaje automático no supervisado, ya que permite clasificar datos sin necesidad de etiquetas previas. Es decir, cada cluster está formado por objetos que son más parecidos entre sí que a los de otros clusters​​​​.

¿Y por qué es importante en el análisis de datos? Gracias al clustering, uno es capaz de descubrir patrones ocultos y estructuras subyacentes en grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, en marketing, el clustering ayuda a segmentar clientes en grupos con comportamientos similares, permitiendo estrategias más efectivas. En medicina, puede identificar patrones de enfermedades, y en biología, clasificar diferentes especies según sus características​​​​.

Además, el clustering también es una herramienta que sirve para la detección de anomalías, lo que es crucial en la detección de fraudes financieros y en la mejora de la ciberseguridad​​. También facilita la toma de decisiones informadas al organizar datos complejos de manera coherente, haciendo más sencilla su interpretación y análisis​​. A continuación te contamos un poco más sobre este tipo de tarea de datos y en qué campos se puede emplear.

Tipos de clustering

Clustering jerárquico

El clustering jerárquico organiza los datos en una estructura de árbol, donde cada nodo representa un grupo de datos. Existen dos enfoques principales:

• Aglomerativo: Parte de los datos individuales y los combina en grupos cada vez más grandes.
• Divisivo: Comienza con todos los datos en un solo grupo y los divide sucesivamente en grupos más pequeños.

Este método es útil para entender por ejemplo, a relación entre diferentes grupos a múltiples niveles​​​​.

Clustering no jerárquico

El clustering no jerárquico, como el algoritmo K-means, organiza los datos en un número específico de grupos que se determina antes de empezar. Este método trata de hacer que los datos dentro de cada grupo sean lo más similares posible y que los grupos entre sí sean lo más diferentes posible. Es fácil de usar y funciona bien cuando ya tienes una idea de cuántos grupos necesitas.

Clustering basado en densidad

El clustering basado en densidad, como el algoritmo DBSCAN, agrupa los datos en áreas de alta densidad separadas por áreas de baja densidad. Este método es efectivo para identificar clusters de formas arbitrarias y es particularmente útil para datos con ruido o puntos atípicos que no se ajustan bien a los métodos tradicionales​​​​.

Clustering basado en modelos

El clustering basado en modelos supone que los datos se crean a partir de diferentes distribuciones estadísticas. Por ejemplo, el modelo de mezcla gaussiana asume que los datos vienen de varias distribuciones gaussianas (campanas de Gauss). Este método es útil para entender datos complejos cuando otros métodos no logran encontrar una estructura clara.

Aplicaciones del clustering

Segmentación de mercado

En el marketing, el clustering ayuda a dividir el mercado en segmentos de clientes con características y comportamientos similares. Esto permite a las empresas personalizar sus estrategias de marketing y ofrecer productos que satisfagan mejor las necesidades de cada segmento​​​​.

Análisis de redes sociales

El clustering se emplea para analizar redes sociales, identificando comunidades de usuarios con intereses similares. Esto facilita la comprensión de cómo se forman y evolucionan estas comunidades, permitiendo a las plataformas sociales mejorar la experiencia del usuario y a las empresas dirigir mejor sus campañas publicitarias​​​​.

Detección de fraudes

En el sector financiero, el clustering se usa para detectar actividades fraudulentas. Al agrupar transacciones en clusters, se pueden identificar patrones anómalos que podrían indicar fraude. Este método es especialmente útil para analizar grandes volúmenes de datos transaccionales y detectar comportamientos sospechosos de manera eficiente​​​​.

Biología y genética

En biología y genética, el clustering ayuda a clasificar organismos y genes según sus similitudes. Esto es fundamental para entender la evolución, identificar nuevas especies y analizar datos genéticos para la investigación médica. Por ejemplo, agrupar genes con funciones similares puede revelar información importante sobre el funcionamiento de los organismos​​​​.

Métodos y algoritmos de clustering

K-means

El algoritmo K-means es muy popular para agrupar datos. Funciona de la siguiente manera:

• Definir grupos: Decides cuántos grupos (clusters) quieres, llamémoslos 𝑘.
• Centroide: Cada grupo tiene un centroide, que es como el centro del grupo.
• Asignar datos: Los datos se asignan al grupo cuyo centroide está más cercano.
• Ajuste: El algoritmo ajusta los centroides repetidamente hasta que los datos están bien agrupados.

Este proceso continúa hasta que los datos se agrupan de la manera más eficiente posible.

DBSCAN

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) agrupa los datos en función de su densidad. Identifica áreas densas como clusters y trata los puntos aislados como ruido. Este método es especialmente útil para datos que contienen ruido y para detectar clusters de formas arbitrarias​​​​.

Algoritmo de aglomeración jerárquica

El algoritmo de aglomeración jerárquica construye un dendrograma, una estructura de árbol que muestra cómo los datos se agrupan en diferentes niveles. Comienza tratando cada punto de datos como un cluster individual y luego fusiona los clusters más similares hasta formar uno solo. Es útil para entender las relaciones entre los datos a diferentes escalas​​​​.

Algoritmo de partición alrededor de medoids (PAM)

PAM es similar a K-means pero en lugar de usar centroides, utiliza medoids, que son puntos de datos reales. Esto lo hace más robusto a los valores atípicos. PAM busca minimizar la disimilitud total entre los puntos de datos y sus medoids correspondientes, ajustando los medoids hasta que los datos estén bien agrupados​​​​.

Ventajas y desventajas del clustering

Ventajas

• Descubrimiento de patrones ocultos: Permite identificar grupos naturales en los datos que no son evidentes a simple vista, lo que puede revelar información valiosa para la toma de decisiones​​​​.
• Versatilidad: Puede aplicarse en múltiples áreas como marketing, biología, finanzas y redes sociales, entre otros​​.
• Simplicidad en la implementación: Algunos algoritmos, como K-means, son relativamente fáciles de implementar y ajustar, lo que facilita su uso en diferentes proyectos​​​​.

Desventajas

• Sensibilidad a los parámetros: Algoritmos como K-means requieren que se especifique el número de clusters de antemano, lo cual puede ser difícil de determinar sin un conocimiento previo de los datos​​​​.
• Dependencia de la escala de datos: Muchos algoritmos de clustering son sensibles a la escala de los datos, por lo que es necesario normalizarlos antes de su aplicación​​.
• Rendimiento en grandes volúmenes de datos: Algunos métodos pueden ser computacionalmente intensivos y no escalar bien con grandes volúmenes de datos​​​​.

El clustering es una herramienta poderosa en el análisis de datos, capaz de revelar patrones ocultos y organizar la información de manera útil. Sin embargo, es importante ser consciente de sus limitaciones y elegir el algoritmo adecuado según el contexto y los datos disponibles.

En UNIE Universidad ofrecemos un Máster en Big Data donde aprenderás a manejar las herramientas y tecnologías más innovadoras para abordar cualquier aspecto de un proyecto Big Data, desde su arquitectura hasta la toma de decisiones basada en datos. El programa es multidisciplinar y altamente técnico, cubriendo tres áreas fundamentales: Ingeniería de datos, Ciencia de datos e Inteligencia de negocio.