K-medoids: O que é e como funciona?
K-medoids é um algoritmo de clusterização, similar ao K-means, mas com uma diferença crucial: em vez de usar a média dos pontos em um cluster como centroide (o ponto que representa o cluster), o K-medoids escolhe um dos pontos de dados reais como o representante do cluster, chamado de medoid. Isso torna o K-medoids mais robusto a outliers, pois a média pode ser facilmente influenciada por valores extremos.
Entendendo o Algoritmo PAM (Partitioning Around Medoids)
O algoritmo PAM (Partitioning Around Medoids) é a implementação mais comum do K-medoids. Ele funciona em duas fases principais: a fase de construção e a fase de troca. Na fase de construção, o algoritmo seleciona k objetos iniciais como medoids. Na fase de troca, o algoritmo tenta melhorar a qualidade dos clusters trocando medoids por não-medoids, buscando minimizar a soma das dissimilaridades entre cada objeto e seu medoid mais próximo.
Dissimilaridade e Métricas de Distância
A escolha da métrica de distância é fundamental no K-medoids. Ao contrário do K-means, que geralmente utiliza a distância euclidiana, o K-medoids pode usar qualquer medida de dissimilaridade, tornando-o aplicável a dados não numéricos ou quando a distância euclidiana não é apropriada. Métricas como a distância de Manhattan (distância L1) ou a distância de Gower podem ser utilizadas dependendo da natureza dos dados.
Vantagens e Desvantagens do K-medoids
Uma das principais vantagens do K-medoids é sua robustez a outliers, como mencionado anteriormente. Além disso, a interpretabilidade dos resultados é maior, pois os medoids são pontos de dados reais. No entanto, o K-medoids pode ser computacionalmente mais caro que o K-means, especialmente para grandes conjuntos de dados, pois a fase de troca exige a avaliação de muitas combinações de medoids.
Aplicações Práticas do K-medoids
O K-medoids é amplamente utilizado em diversas áreas, como análise de dados, mineração de dados, bioinformática e segmentação de clientes. Por exemplo, pode ser usado para agrupar pacientes com base em características clínicas, identificar segmentos de mercado com base em dados demográficos e comportamentais, ou agrupar documentos de texto com base em seu conteúdo.
K-medoids vs. K-means: Qual escolher?
A escolha entre K-medoids e K-means depende das características dos dados e dos objetivos da análise. Se os dados contêm outliers significativos ou se a interpretabilidade dos centroides é importante, o K-medoids é geralmente uma escolha melhor. Se a eficiência computacional é uma prioridade e os dados são relativamente limpos, o K-means pode ser mais adequado. A análise de agrupamentos (cluster analysis) é fundamental para a escolha do melhor algoritmo.
Implementações e Bibliotecas para K-medoids
Existem diversas bibliotecas e implementações de K-medoids disponíveis em linguagens de programação como Python (por exemplo, scikit-learn-extra, embora não faça parte do scikit-learn principal), R e MATLAB. Essas bibliotecas fornecem funções e ferramentas para facilitar a aplicação do algoritmo K-medoids em diferentes tipos de dados e problemas.