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Agrupar individuos o datos en grupos homogéneos no definidos previamente es el objetivo del análisis clúster, una técnica matemática que resulta de gran utilidad en el mundo del Big Data.
El análisis clúster es una técnica que se utiliza para clasificar un conjunto de individuos en grupos homogéneos. En el análisis clúster los grupos son, de partida, desconocidos y lo que hace este análisis es determinarlos. Por tanto, su objetivo es obtener clasificaciones (clusterings).
Para poder clasificar los individuos en diversos grupos ha de definirse primero una medida de similitud o de divergencia que permita ir realizando esta clasificación en unos y otros grupos, y seleccionar adecuadamente el algoritmo de clasificación.
Proceso del análisis clúster
El proceso completo que se sigue en el análisis clúster se estructura en varios pasos:
- Se preparan los datos: se parte de un conjunto de N individuos de los que se conoce una información cifrada por un conjunto de n variables.
- Se fija un criterio de similaridad que permita relacionar la semejanza de los individuos entre sí.
- Se escoge el algoritmo de clasificación (como, por ejemplo, el algoritmo k-means, el agrupamiento jerárquico o el DBSCAN).
- Se concreta el número de clústers que se quieren obtener.
- Se especifica la estructura de agrupación de los individuos (mediante diagramas arbóreos u otro tipo de gráficos).
- Se aplica el algoritmo para agrupar los individuos en conjuntos.
- Finalmente, se evalúan e interpretan los resultados.
El análisis clúster es habitualmente utilizado en investigación científica. En biología, por ejemplo, la clasificación de los organismos ha sido un objetivo desde las primeras investigaciones de Linneo (el creador de la taxonomía). Más recientemente, el análisis clúster ha tenido aplicación en Big Data.
Utilidad del análisis clúster en el tratamiento de datos
El análisis de clústeres se emplea en el tratamiento de datos para identificar patrones y agrupar objetos similares en conjuntos. En particular, esta técnica permite:
- Identificar patrones: el análisis de grupos ayuda a identificar relaciones entre datos que no son evidentes a simple vista. Al realizar agrupaciones, se pueden descubrir características comunes o diferencias significativas entre los grupos.
- Agrupar datos: el análisis de clúster puede utilizarse para agrupar datos similares en un conjunto para su posterior tratamiento, para identificar, por ejemplo, valores atípicos o anomalías en los datos.
- Segmentar clientes: una aplicación práctica del análisis de clúster se da en el ámbito del marketing, ya que permite segmentar a clientes en grupos homogéneos en función de sus características y comportamientos. Posteriormente, se adaptan las estrategias de marketing a las necesidades e intereses de cada grupo.
- Realizar análisis de sentimiento: otra utilidad de esta técnica es la clasificación de textos según el tono y las emociones expresadas, agrupándolos según patrones de sentimiento, actitudes y opiniones. Esto tiene un uso práctico en los departamentos de atención al cliente, por ejemplo.
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