Determinación del Número Óptimo de Clústeres Utilizando WSS
En el agrupamiento K-means, determinar el número óptimo de grupos, K, es una decisión fundamental. Elegir el valor correcto de K es esencial para descubrir patrones significativos en los datos. Muy pocos grupos pueden simplificar en exceso los datos, mientras que demasiados pueden crear grupos demasiado específicos y menos útiles. Por lo tanto, los métodos que orientan la elección de K son importantes.
Una técnica popular para encontrar el valor óptimo de K es la métrica de suma de cuadrados dentro del grupo (WSS). WSS mide la suma de las distancias al cuadrado entre cada punto de datos y su centroide asignado dentro de un grupo. Esencialmente, WSS indica cuán compactos son los grupos. Valores bajos de WSS sugieren grupos más ajustados y compactos.
Para utilizar WSS y encontrar el valor óptimo de K, normalmente se siguen estos pasos:
El punto de codo en la gráfica de WSS es fundamental. Representa el punto a partir del cual la disminución de WSS comienza a ralentizarse significativamente.
Este codo suele considerarse un fuerte indicador del K óptimo por las siguientes razones:
-
Sugiere rendimientos decrecientes: agregar más clústeres más allá del codo no conduce a una mejora sustancial en la WSS, lo que significa que los clústeres no se vuelven significativamente más compactos;
-
Equilibra granularidad y simplicidad: el codo suele representar un buen equilibrio entre capturar la estructura esencial en los datos sin sobreajustar o crear clústeres innecesariamente detallados.
Tenga en cuenta que el método del codo es una heurística. El punto de codo puede no estar siempre claramente definido y otros factores pueden influir en la elección final de K. La inspección visual de los clústeres resultantes y su conocimiento del dominio son complementos valiosos al método del codo.
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Una técnica popular para encontrar el valor óptimo de K es la métrica de suma de cuadrados dentro del grupo (WSS). WSS mide la suma de las distancias al cuadrado entre cada punto de datos y su centroide asignado dentro de un grupo. Esencialmente, WSS indica cuán compactos son los grupos. Valores bajos de WSS sugieren grupos más ajustados y compactos.
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El punto de codo en la gráfica de WSS es fundamental. Representa el punto a partir del cual la disminución de WSS comienza a ralentizarse significativamente.
Este codo suele considerarse un fuerte indicador del K óptimo por las siguientes razones:
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Sugiere rendimientos decrecientes: agregar más clústeres más allá del codo no conduce a una mejora sustancial en la WSS, lo que significa que los clústeres no se vuelven significativamente más compactos;
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Equilibra granularidad y simplicidad: el codo suele representar un buen equilibrio entre capturar la estructura esencial en los datos sin sobreajustar o crear clústeres innecesariamente detallados.
Tenga en cuenta que el método del codo es una heurística. El punto de codo puede no estar siempre claramente definido y otros factores pueden influir en la elección final de K. La inspección visual de los clústeres resultantes y su conocimiento del dominio son complementos valiosos al método del codo.
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