O clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado amplamente utilizada para agrupar observações similares em clusters. No entanto, quando os dados contêm variáveis categóricas ou uma combinação de variáveis numéricas e categóricas, os algoritmos tradicionais de clustering podem não ser adequados. Neste artigo, exploraremos técnicas específicas para realizar clustering em dados categóricos e mistos, como K-Modes, Análise de Correspondência, K-Prototypes e Factor Analysis of Mixed Data (FAMD).

Sumário

Clustering com dados categóricos e mistos

O clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado que permite agrupar observações similares em grupos chamados clusters. Existem vários algoritmos populares de clustering como K-Means, hierárquico, DBSCAN etc. que são mais apropriados para dados numéricos. Porém, muitas vezes os dados contém variáveis categóricas ou uma mistura de variáveis numéricas e categóricas. Nesses casos, algoritmos tradicionais de clustering não funcionam bem e é necessário utilizar técnicas específicas.

  • O clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado que permite agrupar observações similares em grupos chamados clusters
  • Existem vários algoritmos populares de clustering como K-Means, hierárquico, DBSCAN etc. que são mais apropriados para dados numéricos
  • Algoritmos tradicionais de clustering não funcionam bem para dados categóricos ou mistos

Algoritmos para dados categóricos

K-Modes é uma variação do popular algoritmo K-Means que permite clusterizar dados que contém apenas variáveis categóricas. Ao invés de utilizar médias (means) como centróides dos clusters, o K-Modes utiliza a moda (modes) das observações em cada cluster. A lógica básica do algoritmo é: 1. Escolher k centróides iniciais (cada um sendo um vetor de modas) 2. Atribuir cada observação ao centróide mais similar 3. Atualizar os centróides com as novas modas de cada cluster 4. Repetir passos 2 e 3 até a convergência. A medida de similaridade utilizada pelo K-Modes com dados categóricos é a distância Hamming, que basicamente conta o número de atributos que diferem entre duas observações categóricas. O K-Modes requer que o número de clusters k seja especificado previamente, assim como o K-Means.

  • K-Modes é uma variação do algoritmo K-Means para dados categóricos
  • Utiliza a moda das observações em cada cluster como centróides
  • Medida de similaridade utilizada é a distância Hamming
  • Necessidade de especificar o número de clusters k previamente

Análise de Correspondência

A Análise de Correspondência (Correspondence Analysis – CA) é uma técnica estatística que permite reduzir a dimensionalidade de dados categóricos, de forma similar ao que a Análise de Componentes Principais (PCA) faz com dados numéricos. Ela identifica associações entre as variáveis categóricas e gera componentes numéricos que melhor representam essas associações.

  • CA é uma técnica estatística para reduzir a dimensionalidade de dados categóricos
  • Identifica associações entre variáveis categóricas
  • Gera componentes numéricos representativos das associações

Análise de Correspondência e suas aplicações

A Análise de Correspondência é uma técnica estatística utilizada para analisar a relação entre variáveis categóricas. Ela pode ser utilizada como entrada em algoritmos de clustering, como K-Means e hierárquico, para clusterizar indiretamente os dados categóricos originais. Além disso, a Análise de Correspondências Múltiplas (MCA) é uma extensão que lida com mais de duas variáveis categóricas.

  • A Análise de Correspondência é uma técnica estatística utilizada para analisar a relação entre variáveis categóricas
  • Pode ser utilizada como entrada em algoritmos de clustering, como K-Means e hierárquico
  • A Análise de Correspondências Múltiplas (MCA) é uma extensão que lida com mais de duas variáveis categóricas

Algoritmos para dados mistos

Para lidar com dados que contêm uma mistura de variáveis numéricas e categóricas, existem abordagens como o K-Prototypes e o Factor Analysis of Mixed Data (FAMD). O K-Prototypes é um algoritmo de clustering que combina K-Means e K-Modes para lidar com dados mistos, enquanto o FAMD é uma técnica estatística que permite reduzir dados mistos para um espaço dimensional menor.

  • K-Prototypes é um algoritmo de clustering que combina K-Means e K-Modes para lidar com dados mistos
  • FAMD é uma técnica estatística que permite reduzir dados mistos para um espaço dimensional menor

Aplicação do algoritmo K-Modes

O algoritmo K-Modes é uma ferramenta poderosa para clusterizar observações em grupos com características similares a partir de dados categóricos. A escolha do número de clusters k é um passo crucial no processo de aplicação do K-Modes. Testar diferentes valores de k e avaliar o custo de cada modelo é fundamental para determinar o valor ideal de k. Após identificar o valor ideal de k, o modelo final é treinado com esse número de clusters.

  • O algoritmo K-Modes é utilizado para clusterizar observações com dados categóricos
  • A escolha do número de clusters k é um passo crucial no processo de aplicação do K-Modes
  • Testar diferentes valores de k e avaliar o custo de cada modelo é fundamental para determinar o valor ideal de k
  • Após identificar o valor ideal de k, o modelo final é treinado com esse número de clusters

Análise de Correspondência + K-Means

Outra abordagem interessante é combinar a Análise de Correspondência (CA) com o algoritmo K-Means para clusterizar dados categóricos. A CA é utilizada para reduzir os dados categóricos a componentes numéricos, os quais são posteriormente clusterizados com o K-Means. Essa abordagem permite obter clusters para os dados categóricos de forma indireta, ampliando as possibilidades de análise e interpretação dos resultados.

  • A Análise de Correspondência (CA) pode ser combinada com o algoritmo K-Means para clusterizar dados categóricos
  • A CA é utilizada para reduzir os dados categóricos a componentes numéricos
  • Os componentes obtidos pela CA são clusterizados com o K-Means
  • Essa abordagem amplia as possibilidades de análise e interpretação dos resultados

Conclusão

Diante da presença comum de dados categóricos e mistos em problemas do mundo real, é fundamental conhecer e aplicar técnicas de clustering adequadas a esses tipos de dados. As abordagens discutidas, baseadas em variações de algoritmos consagrados como K-Means e PCA, permitem clusterizar dados categóricos e mistos de forma nativa, sem a necessidade de transformações artificiais em variáveis numéricas. Portanto, ao se deparar com dados categóricos ou mistos, é possível aplicar técnicas de clustering específicas para obter insights valiosos.

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