Aplicación de clustering

Aplicación de clustering

Introducción

El aprendizaje no supervisado es una poderosa herramienta para descubrir patrones y estructuras ocultos en los datos. El clustering, como componente central del aprendizaje no supervisado, permite agrupar datos similares en clusters sin necesidad de etiquetas previas. En este artículo, exploraremos cómo aplicar el clustering a un conjunto de datos real para ilustrar sus capacidades y desafíos.

Explicación principal con ejemplos

Para esta tarea, consideremos una base de datos de clientes de una empresa de retail. Queremos segmentar a los clientes en grupos basados en su comportamiento de compra. El objetivo es identificar segmentos de clientes similares para personalizar la estrategia de marketing.

Paso 1: Exploración inicial

Primero, importamos las bibliotecas necesarias y cargamos el dataset:

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar datos
df = pd.read_csv('clientes.csv')

# Visualizar las primeras filas del dataframe
print(df.head())

Paso 2: Preparación de los datos

Luego, preprocesamos el dataset eliminando variables irrelevantes y normalizando los datos:

# Eliminar variable no numérica
df = df.drop(['id'], axis=1)

# Normalizar las variables numéricas
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_normalized = scaler.fit_transform(df)

Paso 3: Aplicación de clustering

Aplicamos el algoritmo k-means para agrupar los clientes:

kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0)
clusters = kmeans.fit_predict(df_normalized)

# Agregar la columna de clusters a df
df['cluster'] = clusters

Paso 4: Evaluación del clustering

Finalmente, evaluamos el clustering utilizando el score silhouette:

from sklearn.metrics import silhouette_score

score = silhouette_score(df_normalized, kmeans.labels_)
print(f"Silhouette Score: {score}")

Errores típicos / trampas

1. Sobreinterpretación de los clusters: Es común ver patrones donde no existen, a veces debido al sesgo del analista. Para evitar esto, es importante realizar validaciones externas y consultar con otros expertos.
2. Selección subóptima de k en k-means: La elección de un número incorrecto de clusters puede llevar a resultados imprecisos. Se recomienda usar métodos como la curva del codo para seleccionar el valor óptimo de k.
3. Ignorar la dimensionalidad: Ignorar el impacto de la dimensionalidad en los datos puede ocasionar mal interpretaciones. Es fundamental reducir la dimensionalidad antes de aplicar clustering.

Checklist accionable

1. Explora tus datos: Asegúrate de entender el conjunto de datos antes de comenzar.
2. Preprocesa adecuadamente: Normaliza o escalas los datos según sea necesario.
3. Escoge un algoritmo apropiado: k-means es útil para grupos claramente separados, mientras que DBSCAN es mejor para detectar clusters no convexos.
4. Evalúa cuidadosamente el modelo: Usa métricas como silhouette score para validar tu modelo.
5. Valida tus conclusiones: Asegúrate de que los resultados sean coherentes con la realidad.

Cierre: Siguientes pasos

• Profundiza en clustering jerárquico o DBSCAN para segmentación más sofisticada.
• Aprende sobre reducción de dimensionalidad utilizando PCA y t-SNE para mejorar interpretabilidad visual.
• Integra aprendizaje no supervisado con aprendizaje supervisado para obtener insights adicionales.

Aplicar el clustering a datos reales es un paso crucial en la exploración de datos. Al seguir las prácticas recomendadas, puedes evitar errores comunes y extraer valiosos conocimientos desde tus datasets sin etiquetas.