K-prototypes: O que é e como funciona?
K-prototypes é um algoritmo de clusterização que combina o K-means (para dados numéricos) e o K-modes (para dados categóricos). Ele é utilizado para agrupar dados que possuem tanto atributos numéricos quanto categóricos, algo comum em muitos conjuntos de dados do mundo real. Diferente do K-means, que só funciona com dados numéricos, o K-prototypes lida com ambos os tipos de dados simultaneamente, tornando-o uma ferramenta poderosa para análise de dados heterogêneos.
Como o algoritmo K-prototypes lida com dados mistos?
O K-prototypes utiliza uma função de distância que considera tanto a distância euclidiana para atributos numéricos quanto a dissimilaridade simples para atributos categóricos. A distância euclidiana mede a diferença entre os valores numéricos, enquanto a dissimilaridade simples conta o número de atributos categóricos que diferem entre dois objetos. Um parâmetro de peso (γ) é usado para equilibrar a importância relativa dos atributos numéricos e categóricos na função de distância total. Ajustar este parâmetro é crucial para obter bons resultados de clusterização.
Etapas do algoritmo K-prototypes
- Inicialização: Selecionar aleatoriamente K protótipos (centróides) iniciais. Cada protótipo representa um cluster.
- Atribuição: Atribuir cada objeto ao cluster cujo protótipo é o mais próximo, com base na função de distância combinada.
- Atualização: Recalcular os protótipos para cada cluster. Para atributos numéricos, o protótipo é a média dos valores dos objetos no cluster. Para atributos categóricos, o protótipo é o modo (o valor mais frequente) dos atributos no cluster.
- Iteração: Repetir os passos 2 e 3 até que a atribuição dos objetos aos clusters não mude significativamente ou um número máximo de iterações seja atingido.
Aplicações do K-prototypes
O K-prototypes encontra aplicações em diversas áreas, incluindo:
- Segmentação de clientes: Agrupar clientes com base em características demográficas (categóricas) e comportamentais (numéricas).
- Análise de risco de crédito: Identificar grupos de clientes com diferentes perfis de risco, considerando informações financeiras (numéricas) e demográficas (categóricas).
- Agrupamento de documentos: Organizar documentos com base em palavras-chave (categóricas) e métricas de frequência (numéricas).
- Bioinformática: Agrupar genes com base em dados de expressão (numéricos) e características funcionais (categóricas).
Vantagens e Desvantagens do K-prototypes
Vantagens:
- Capacidade de lidar com dados mistos (numéricos e categóricos).
- Simplicidade e facilidade de implementação.
Desvantagens:
- Sensibilidade à inicialização dos protótipos.
- Necessidade de definir o número de clusters (K) a priori.
- Pode ser computacionalmente caro para grandes conjuntos de dados.
Alternativas ao K-prototypes
Existem outras técnicas de clusterização que podem ser usadas para dados mistos, como:
- Algoritmos baseados em distância Gower: Utilizam a distância de Gower, que é uma medida de dissimilaridade que pode ser aplicada a dados mistos.
- Algoritmos hierárquicos: Permitem construir uma hierarquia de clusters, o que pode ser útil para explorar diferentes níveis de granularidade.
- Modelos de mistura Gaussianos (GMMs) com variáveis latentes: Modelam a distribuição dos dados como uma mistura de distribuições Gaussianas, com variáveis latentes para representar os atributos categóricos.
Considerações importantes ao usar K-prototypes
Ao aplicar o K-prototypes, é importante considerar os seguintes aspectos:
- Pré-processamento dos dados: Normalizar ou padronizar os atributos numéricos para evitar que atributos com valores maiores dominem a função de distância.
- Escolha do número de clusters (K): Utilizar métodos como o método do cotovelo ou o coeficiente de silhueta para determinar o número ideal de clusters.
- Ajuste do parâmetro de peso (γ): Experimentar diferentes valores de γ para encontrar o equilíbrio ideal entre a importância dos atributos numéricos e categóricos.
- Avaliação dos resultados: Utilizar métricas de avaliação de clusterização, como o índice de Davies-Bouldin ou o índice de Calinski-Harabasz, para avaliar a qualidade dos clusters obtidos.