¿Qué es la agrupación?

Agrupación si es el proceso de agrupar datos en clases o agrupaciones.
La agrupación se realiza de tal manera que los objetos dentro del mismo grupo son muy similares entre sí, pero son muy diferentes a los objetos en algún otro grupo.

La agrupación es una forma de “aprendizaje por observación”. Es un método de aprendizaje no supervisado y no requiere un conjunto de datos de capacitación para generar un modelo. La agrupación puede conducir al descubrimiento de grupos previamente desconocidos dentro de los datos.

Por ejemplo, en inteligencia empresarial, la agrupación se puede utilizar para organizar una gran cantidad de clientes en grupos, donde los clientes dentro de un grupo comparten características similares.

Diferencia entre clasificación y agrupamiento:

Ejemplo de clasificación : tiene una cesta de frutas y debe dividir las frutas en grupos. Como conocemos los nombres de las frutas, haremos grupos de diferentes frutas. Manzanas en un grupo, mangos en otro grupo, naranjas en otro y plátanos en otro grupo. Entonces, si tiene cuatro frutas diferentes, formará cuatro grupos. Hicimos los grupos sobre la base de los nombres de las frutas. Conocíamos los nombres y, por lo tanto, los usábamos para formar grupos.

Esto se llama Clasificación. Usamos una etiqueta de clase conocida (es decir, el nombre de la fruta) para decidir en qué grupo colocar la fruta. Cuando recogimos una manzana de la canasta, sabíamos que era una manzana, así que la colocamos en el grupo llamado “Manzana”. “.

Ejemplo de agrupamiento : tienes un paquete de cartas. Pero estas tarjetas tienen letras / palabras chinas impresas en ellas. No puede simplemente dividirlos en cuatro grupos de picas, corazones, diamantes y tréboles, ya que no reconoce las letras chinas en ellos. No sabes chino. Entonces, ¿cómo se colocan estas tarjetas en diferentes grupos?

Observas las letras en cada tarjeta. Intenta encontrar las letras que se parecen y coloca estas tarjetas en un grupo. Una vez que encuentre una tarjeta que no se parece a ninguna tarjeta que haya visto hasta ahora, formará un nuevo grupo para esta tarjeta. Eventualmente, habrá formado algunos grupos, en función de cuán similares se veían las letras entre sí.

Esto se llama agrupación. No tenemos ningún conocimiento previo sobre las letras en las tarjetas. Hacemos grupos solo en función de la similitud entre las tarjetas. Las tarjetas en un grupo son lo más similares entre sí como sea posible, mientras que las tarjetas en diferentes grupos son tan diferentes entre sí como sea posible.

Una definición de agrupamiento podría ser “el proceso de organizar objetos en grupos cuyos miembros son similares de alguna manera”.

Aplicaciones:

• Comercialización : encontrar grupos de clientes con comportamiento similar dada una gran base de datos de datos de clientes que contienen sus propiedades y registros de compras anteriores;
• Biología : clasificación de plantas y animales dadas sus características;
• Bibliotecas : pedidos de libros;
• Seguro : identificación de grupos de titulares de pólizas de seguros de automóviles con un alto costo promedio de reclamo; identificación de fraudes;
• Planificación urbana : identificación de grupos de casas según su tipo de casa, valor y ubicación geográfica;
• Estudios de terremotos : agrupamiento de epicentros de terremotos observados para identificar zonas peligrosas;
• WWW : clasificación de documentos; Agrupación de datos de weblog para descubrir grupos de patrones de acceso similares.

Un grupo de computadoras consiste en un conjunto de computadoras conectadas de manera débil o estrecha que trabajan juntas para que, en muchos aspectos, puedan verse como un solo sistema. A diferencia de las computadoras grid, los grupos de computadoras tienen cada nodo configurado para realizar la misma tarea, controlada y programada por software.

Los componentes de un clúster generalmente están conectados entre sí a través de redes de área local rápidas (“LAN”), y cada nodo (computadora utilizada como servidor) ejecuta su propia instancia de un sistema operativo. En la mayoría de las circunstancias, todos los nodos usan el mismo hardware y el mismo sistema operativo, aunque en algunas configuraciones (es decir, usando Open Source Cluster Application Resources (OSCAR)), se pueden usar diferentes sistemas operativos en cada computadora y / o hardware diferente .

Por lo general, se implementan para mejorar el rendimiento y la disponibilidad en comparación con la de una sola computadora, mientras que, por lo general, son mucho más rentables que las computadoras individuales de velocidad o disponibilidad comparables

En pocas palabras, en el aprendizaje automático La agrupación en clúster es la asignación de un conjunto de observaciones en subconjuntos (llamados grupos ) de modo que las observaciones en el mismo grupo son similares en algún sentido.
La agrupación en clústeres es un método de aprendizaje no supervisado (es una clase de problemas en los que se busca determinar cómo se organizan los datos), y una técnica común para el análisis estadístico de datos que se utiliza en muchos campos.

La agrupación tiene un significado formal.
Un clúster es un grupo de recursos que intentan alcanzar un objetivo común y son conscientes unos de otros.
La agrupación generalmente implica la configuración de los recursos (servidores generalmente) para intercambiar detalles sobre un canal (puerto) en particular y seguir intercambiando sus estados, por lo que el estado de un recurso también se replica en otros lugares.