A la hora de realizar un análisis de clúster, como puede ser el caso de k-means, puede surgir la duda de si es necesario o no estandarizar antes los datos antes. La estandarización, o normalización de los datos, es algo que facilita el entrenamiento de los modelos, por lo que es aconsejable realizar esta operación. Veamos algunos de los motivos por los que es necesario estandarizar los datos en análisis de clúster.
En un análisis de datos los datos se agrupan en base a la similitud. Cuando los atributos de los datos se encuentran en diferentes escalas el modelo puede introducir sesgos hacia los atributos con mayor rango de variación. Por ejemplo, al segmentar un conjunto de clientes, pueden emplearse características como la antigüedad, un dato que puede variar entre 0 y 10 años, y el gasto realizado durante el último año, una propiedad que puede variar entre pocos euros, decenas de miles o más. En este caso, si no se normalizan los datos, el modelo dará más peso a la característica de mayor rango y esta tendrá más influencia en la medición de similitud. Siguiendo con el ejemplo, una variación en el gasto de unos pocos euros tendrá más efecto que aumentar un año o dos la antigüedad del cliente.
Los algoritmos con los que se implementan los análisis de clúster a menudo asumen que las características tienen una escala similar. Si los datos no están estandarizados, los algoritmos de clustering pueden verse gravemente afectados. Por ejemplo, muchos algoritmos de clustering utilizan la distancia euclidiana para medir la similitud, como puede ser el caso de k-means, lo que implica la asunción de que los datos se encuentran estandarizados.
Estandarizar los datos en análisis de clúster permite que los criterios de distancia se puedan aplicar de forma justa cuando se comparan características. Algunas características pueden ser más importantes que otros para el análisis, pero sin estandarización, su influencia relativa puede ser exagerada simplemente debido a las diferencias de escala. La estandarización de los datos antes del análisis de clúster garantiza que la influencia relativa de cada característica en la agrupación se basa únicamente en su importancia y no en consideraciones arbitrarias, como las unidades de medida.
Finalmente, la estandarización de datos en análisis de clúster permite visualizar mejor los datos. Las herramientas de visualización de datos generalmente se benefician de la estandarización de los datos porque les permite mostrar de manera más clara y precisa las relaciones entre las características y los resultados del modelo. Como es el caso de los gráficos de dispersión, gráficos de cajas o los mapas de calor.
Estandarizar los datos en análisis de clúster es un paso previo clave que permite satisfacer los supuestos en los que se basan la mayoría de los algoritmos utilizados, además de mejorar la comparativa y visualización de los resultados. Por esto, la estandarización de datos en análisis de clúster es una práctica recomendada para obtener los mejores resultados.
Imagen de WikiImages en Pixabay
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