Qué es el clustering en Machine Learning

En la era digital actual, los datos son el principal activo con el que trabajan las empresas. De hecho, los perfiles de Big Data y Data Science son algunos de los más demandados por las grandes corporaciones. Hoy en día, el análisis de datos es incluso más importante que el almacenamiento de datos en sí, ya que lo útil a nivel empresarial es darles una aplicación profesional dentro de la industria. 

En medio de todo este panorama y para agilizar el trabajo de dichos profesionales, hay una herramienta realmente útil que sirve para facilitar el procesamiento de datos: el clustering. 

¿Qué es y para qué sirve el clustering?

El clustering es una técnica de análisis de datos en marketing que consiste en agrupar ciertos ítems en categorías con características similares llamadas clústeres. Esto se suele hacer con la intención de identificar patrones y poder sacar conclusiones, pero también es útil para segmentar grupos. 

Aunque a priori podemos pensar que los ítems a analizar no tienen nada en común, esta herramienta se basa en medir la distancia que tiene cada elemento con el centro del clúster, es decir, antes de utilizarlo es necesario establecer parámetros de medición para que se puedan comparar las variables. Esto se consigue a través de determinadas fórmulas o distancias, como la distancia euclídea. 

El algoritmo se encarga de buscar los mejores centros para realizar un agrupamiento lo más acertado posible. Por ejemplo, si le damos una lista de animales terrestres y marinos, seguramente los agrupará en esos dos grupos después de analizar la lista. 

Tipos de clustering

Existen distintos tipos de clustering, que en realidad son las distintas técnicas mediante las cuales se puede realizar el agrupamiento. Lo más importante de entender es que al final es una tarea automatizada que se realiza con los datos que hemos introducido anteriormente, por lo que cuanta más información demos, mejor estará hecho el agrupamiento. No obstante, en general, podemos decir que existen dos tipos de algoritmos: rígidos (en los que cada objeto pertenece a un solo clúster) o blandos (los objetos pertenecen a los clusters en función de su grado de pertenencia).

Además de esta clasificación, existe otra más completa:

Partición estricta

En este tipo de agrupación, cada objeto sólo puede pertenecer a un clúster. Así evitamos superposiciones y ambigüedades. Lo positivo de esta asignación es que es muy clara y el análisis resulta más sencillo, pero se puede perder información por el camino, pues quizá algunos ítems podrían formar parte de más de un clúster.

Partición estricta con outliers 

Con este tipo de partición, algunos objetos no pertenecen a ningún clúster. Esto ocurre cuando algunos se alejan demasiado del resto de elementos o del centro del clúster, por eso se quedan ‘’out’’. Esto permite una mejor identificación de patrones entre los que sí comparten características y el análisis es más preciso. 

Clustering con superposiciones

Cuando los ítems pueden pertenecer a más de un clúster se considera un clustering con superposiciones. Con este tipo de organización, la interpretación de los resultados es mucho más rica y flexible, ajustándose más a la realidad. Por otra parte, los datos parecen más ambiguos, pero es especialmente útil en análisis muy complejos.

Clustering jerárquico

Un orden jerárquico implica que cualquier objeto que pertenece a un clúster también pertenece al clúster padre, porque todos están conectados en forma de árbol o dendrograma. Este método es bastante útil porque, a diferencia del resto, no requiere especificar un número de clústers previos al análisis, sino que los crea él. Además, ofrece un análisis visual muy rico y completo.

¿Qué aplicación tiene el clustering en Machine Learning?

El proceso de clustering o agrupamiento se utiliza principalmente para agrupar datos y así facilitar el análisis de los mismos. En el machine learning, se está utilizando para entrenar a las máquinas y así conseguir que desarrollen capacidades de análisis cada vez más precisas. Es decir, se trata de un proceso automatizado que realiza una máquina con el fin de ofrecer un análisis de datos más completo, con el menor número de errores posibles y más rápido. En resumen, es una herramienta más para agilizar procesos y abaratar costes. 

Las aplicaciones del clustering son muy amplias y muy variadas. Se puede utilizar para detectar patrones en ámbitos relativos al clima o identificar zonas con más posibilidades de sufrir terremotos. También tiene su utilidad en el sector urbanístico, para agrupar viviendas y estudiar su valor o incluso para analizar tasas de criminalidad. En otras palabras, el clustering se puede aplicar prácticamente a cualquier sector y cualquier compañía que se precie está buscando personal que sepa interpretar datos para conseguirlo.

Principales usos del clustering

Segmentación de mercado

Hoy en día, el principal uso del clustering o agrupamiento es la segmentación de mercado, creando bases de datos de clientes con características similares. Esto sirve para saber qué productos ofrecer y para crear servicios personalizados. Es una muy buena forma de estudiar a la audiencia y cada vez es más necesario hacerlo correctamente. No solo es útil desde el punto de vista del marketing, sino que es beneficioso para la toma de decisiones empresariales.

Análisis de imágenes y redes sociales

Las plataformas y los servicios de comercio electrónico utilizan el clustering para generar análisis de los usuarios, comportamientos comunes, preferencias de los usuarios… Todo esto sirve para mejorar la experiencia del cliente y así mejorar el contenido. Por otra parte, es una herramienta útil para analizar imágenes y reconocer objetos. 

En conclusión, el clustering en Machine Learning es una herramienta muy versátil y francamente útil, pues permite identificar patrones y segmentar datos de manera rápida y precisa. Además, se puede aplicar prácticamente a cualquier campo y tiene beneficios tanto en el área del marketing como en la de gestión empresarial. 

Si estás pensando formarte en este ámbito, sin duda es una opción interesante. Es una de las profesiones con más salidas que hay y, dado que la digitalización aumenta cada día más, no parece que esto vaya a cambiar en un futuro próximo.