Como você pode identificar clusters de dados usando visualização?

1 O que são clusters de dados?

Clusters de dados são coleções de pontos de dados que estão mais próximos uns dos outros do que de outros pontos no mesmo conjunto de dados. O clustering é uma forma de aprendizado não supervisionado, o que significa que você não tem rótulos ou categorias predefinidas para seus dados, mas deseja descobri-los com base nas características dos dados. Os clusters de dados podem ajudá-lo a segmentar seus dados, identificar discrepâncias, encontrar padrões e simplificar sua análise.

2 Por que usar a visualização para clustering?

A visualização é uma ferramenta inestimável para explorar e comunicar conjuntos de dados complexos ou de alta dimensão. Ele pode ajudá-lo a observar a distribuição geral e a forma de seus dados, detectar clusters e outliers potenciais, comparar diferentes métodos e resultados de clustering, validar e refinar seus clusters e interpretar e explicar seus clusters.

3 Como preparar seus dados para clustering?

Antes de visualizar seus clusters de dados, você precisa preparar seus dados para clustering limpando-os e transformando-os para remover ruídos, valores ausentes e outliers. Além disso, você deve escolher as variáveis e os recursos certos para agrupar seus dados, dimensioná-los e normalizá-los para torná-los comparáveis e evitar vieses, bem como reduzir a dimensionalidade de seus dados para torná-los mais fáceis de visualizar e agrupar.

4 Como escolher um método de clustering?

Os métodos de agrupamento podem variar em suas suposições, vantagens e limitações. K-means, por exemplo, particiona dados em clusters k com base na distância aos centroides, mas você deve especificar o número de clusters com antecedência e funciona melhor com clusters esféricos e bem separados. O agrupamento hierárquico cria uma estrutura semelhante a uma árvore de clusters com base na semelhança ou dissimilaridade entre pontos de dados, com uma opção para escolher entre aglomerados (De baixo para cima) ou divisivo (de cima para baixo) Abordagens. O clustering baseado em densidade é outra opção; Ele agrupa pontos de dados com base na densidade de seus bairros sem a necessidade de especificar o número de clusters e pode lidar com qualquer forma ou tamanho de clusters, bem como outliers.

5 Como visualizar seus clusters?

Dependendo do método de clustering e da dimensionalidade dos dados, você pode usar diferentes tipos de visualizações para exibir seus clusters. Os gráficos de dispersão, por exemplo, mostram a relação entre duas ou mais variáveis e podem usar cor, forma ou tamanho para indicar a associação ao cluster. Os dendrogramas são úteis para agrupamentos hierárquicos e para escolher o número ideal de clusters, pois mostram a estrutura hierárquica dos clusters como uma árvore. Os mapas de calor são ideais para dados de alta dimensão e para mostrar semelhanças e diferenças dentro e entre clusters, pois mostram os valores de cada variável ou característica para cada ponto de dados como uma matriz de células coloridas.

6 Como avaliar e melhorar seus clusters?

Depois de visualizar seus clusters, convém avaliá-los e melhorá-los para garantir que eles sejam significativos e confiáveis. Para fazer isso, você pode usar medidas de validação internas ou externas, como o coeficiente de silhueta ou o índice de Davies-Bouldin, para avaliar a qualidade e a consistência de seus clusters. Além disso, você pode aproveitar o conhecimento e o contexto do domínio para interpretar e explicar seus clusters. Além disso, ferramentas de visualização interativas e exploratórias podem ser usadas para modificar e refinar seus clusters alterando o número de clusters, o método de clustering ou as variáveis ou recursos.

7 Veja o que mais considerar

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