K-Means: conheça esse algoritmo poderoso para clusterização

Descubra como o K-Means simplifica a clusterização não supervisionada e suas vantagens e desvantagens.

O que é o K-Means?

É um algoritmo de clusterização (agrupamento) não supervisionado, baseado na definição de centroides que representam clusters. O “K” refere-se ao número de centroides (clusters) definidos previamente e o “Means” à média dos pontos em cada cluster que determina a posição de seu centroide.

• É um método de clusterização amplamente utilizado em técnicas não supervisionadas.
• O algoritmo é baseado na definição de centroides que representam clusters.
• O termo “K” refere-se ao número de centroides previamente definidos.
• O termo “Means” refere-se à média dos pontos em cada cluster que determina a posição do centroide.

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Como funciona o k-means?

Cada centroide deve estar posicionado na média dos pontos pertencentes ao seu cluster, daí o nome k-means. Ao fazer uma predição, o algoritmo encontra o centroide mais próximo a um novo ponto, utilizando alguma métrica de distância (euclidiana, Manhattan etc). O ponto é então classificado como pertencente ao cluster daquele centroide. Novos pontos não entram na conta da média dos clusters. A posição dos centroides é determinada apenas com base nos dados de treinamento. Para incluir novos pontos, seria necessário re-treinar o modelo.

• Os centroides devem estar posicionados na média dos pontos pertencentes ao seu cluster.
• O algoritmo encontra o centroide mais próximo a um novo ponto ao fazer uma predição.
• Utiliza métricas de distância, como euclidiana ou Manhattan, para determinar a classificação do ponto.
• A posição dos centroides é determinada apenas com base nos dados de treinamento.
• Para incluir novos pontos, seria necessário re-treinar o modelo.

Ao utilizar o algoritmo K-Means, é fundamental diferenciar entre a fase de treinamento, em que o modelo ‘aprende’ com os dados, e a fase de inferência, em que classifica novos dados.

• O processo de treinamento é crucial para que o modelo compreenda e se ajuste aos dados fornecidos.
• Durante a fase de inferência, o modelo utiliza o conhecimento adquirido para classificar novos conjuntos de dados.
• Compreender essa distinção é essencial para a aplicação eficaz do algoritmo K-Means em análises de dados.

Quais são as suas vantagens?

O algoritmo oferece diversas vantagens, tornando-o uma escolha popular para a segmentação de dados.

• Simplicidade e intuição são características-chave, facilitando sua compreensão e aplicação.
• A capacidade de convergir rapidamente o torna computacionalmente eficiente, poupando tempo durante a análise de dados.
• Os modelos gerados pelo K-Means tendem a ser leves, o que é vantajoso em termos de armazenamento e processamento.

Quais são as suas desvantagens?

Embora tenha diversas vantagens, também possui algumas limitações que devem ser consideradas ao utilizá-lo.

• É necessário ter conhecimento prévio do número de clusters desejados ao aplicar o K-Means, o que pode ser desafiador em alguns contextos.
• O algoritmo K-Means é sensível a outliers, o que pode distorcer as médias e impactar negativamente os resultados.
• A pressuposição de clusters de tamanho similar pode limitar a eficácia do K-Means em conjuntos de dados com distribuições não convencionais.

Quais são as métricas de distância?

No algoritmo K-Means, diversas métricas de distância podem ser utilizadas para calcular a proximidade entre pontos de dados e centroides.

• A distância euclidiana é a métrica padrão no K-Means, calculando a distância em linha reta entre dois pontos.
• Além da distância euclidiana, a distância Manhattan pode ser empregada, sendo útil em problemas de logística devido à sua forma de cálculo.

O que é o algoritmo K-Means?

O algoritmo K-Means é uma técnica de clusterização utilizada para agrupar dados de acordo com suas características e similaridades. Ele funciona de forma não supervisionada, o que significa que não requer um conjunto de dados rotulados para treinamento. O objetivo do K-Means é separar os dados em clusters, de modo que os pontos dentro de cada cluster sejam mais semelhantes entre si do que com pontos de outros clusters.

• O K-Means é um algoritmo de clusterização não supervisionada utilizado para agrupar dados de acordo com suas características e similaridades.
• Não requer um conjunto de dados rotulados para treinamento.
• O objetivo é separar os dados em clusters, de modo que os pontos dentro de cada cluster sejam mais semelhantes entre si do que com pontos de outros clusters.

Como funciona o algoritmo?

O algoritmo K-Means opera em cinco passos principais. Primeiramente, inicializa-se os centroides, que são pontos representativos de cada cluster. Em seguida, cada ponto de dado é atribuído ao cluster do centroide mais próximo. Após isso, recalcula-se a posição dos centroides, atualizando-os para a média dos pontos no seu cluster. Esses passos são repetidos iterativamente até que a posição dos centroides convirja, ou seja, estabilize. Na fase de predição, novos pontos são classificados calculando qual é o centroide mais próximo e atribuindo ao cluster respectivo.

• O algoritmo K-Means opera em cinco passos principais: inicialização dos centroides, atribuição de pontos ao cluster mais próximo, recálculo da posição dos centroides, repetição dos passos 3 e 4 iterativamente, e fase de predição.
• Os centroides são pontos representativos de cada cluster.
• A posição de cada centroide é atualizada para a média dos pontos no seu cluster.

Avaliando o modelo

Como se trata de uma clusterização não supervisionada, a avaliação do modelo K-Means se dá pela interpretabilidade dos clusters. Algumas métricas úteis para avaliar o modelo incluem a inércia, que mede a estabilidade dos clusters, e a distância entre centroides, que indica a proximidade ou distribuição dos clusters. Ao cruzar os clusters com os dados originais, é possível explicar as características de cada agrupamento encontrado e avaliar se fazem sentido para o negócio.

• A avaliação do modelo K-Means se dá pela interpretabilidade dos clusters.
• Métricas úteis para avaliar o modelo incluem a inércia e a distância entre centroides.
• Cruzar os clusters com os dados originais permite explicar as características de cada agrupamento encontrado e avaliar se fazem sentido para o negócio.

Conclusão

O K-Means é um algoritmo simples e poderoso para clusterização não supervisionada. No entanto, requer a definição prévia do número de clusters k e é sensível a outliers. Ele funciona melhor com clusters compactos e de tamanho similar. Além disso, a avaliação se dá pela interpretabilidade dos agrupamentos, já que não há uma resposta certa ou errada. Portanto, é importante analisar se os clusters encontrados fazem sentido para o contexto do negócio.

• O K-Means é um algoritmo simples e poderoso para clusterização não supervisionada.
• Requer a definição prévia do número de clusters k e é sensível a outliers.
• Funciona melhor com clusters compactos e de tamanho similar.