Robson de Carvalho Soares

Apresentação em tema: "Robson de Carvalho Soares"— Transcrição da apresentação:

1 Robson de Carvalho Soares
Clusterização Robson de Carvalho Soares

2 Clusterização Clusterização de Documentos Algoritmos de Clusterização
Motivações Representação dos Documentos Algoritmos de Clusterização Particional Hierárquico Divisório (top down) Aglomerativo (bottom up)

3 Ch. 16 O que é Clusterização? Clusterização: o processo de agrupar um conjunto de objetos em classes de objetos similares. Documentos dentro de uma classe (cluster) DEVEM ser semelhantes. Documentos de diferentes classes (clusters) DEVEM ser diferentes. A forma mais comum de aprendizado é não-supervisionado. Uma tarefa comum e importante, que encontra muitas aplicações em RI entre outras.

4 Um conjunto de dados onde se verifica uma clara estrutura de cluster
Ch. 16 Um conjunto de dados onde se verifica uma clara estrutura de cluster Como projetar um algoritmo para encontrar os três clusters, neste caso?

5 Aplicações de Clusterização em RI
Sec. 16.1 Aplicações de Clusterização em RI Análise/Navegação do todo Melhor interface com o usuário: busca sem digitar Melhoramento do retorno das aplicações de busca Melhores resultados da pesquisa (assim como RF) Melhor navegação nos resultados “Retorno do usuário” será melhor Acelera a recuperação no espaço vetorial Recuperação baseada em clusters promove buscas mais rápidas

6 Yahoo! Hierarquia, um tipo de saída obtida da Clusterização.
… (30) agriculture biology physics CS space ... ... ... ... ... dairy Final data set: Yahoo Science hierarchy, consisting of text of web pages pointed to by Yahoo, gathered summer of 1997. 264 classes, only sample shown here. botany cell AI courses crops craft magnetism agronomy HCI missions forestry evolution relativity

7 Google News: Clusterização automática que promove uma apresentação eficaz das notícias.

8 Google News: Clusterização automática que promove uma apresentação eficaz das notícias.

9 Google News: Clusterização automática que promove uma apresentação eficaz das notícias.

10 Scatter/Gather: Busca sem digitar
Sec. 16.1 Scatter/Gather: Busca sem digitar New York Times

11 Visualização de uma coleção de documentos e sua importância
ThemeScapes, Cartia

12 Visualização de uma coleção de documentos e sua importância
PNNL – Visualizando o que não é visual

13 Para melhorar o retorno da busca
Sec. 16.1 Para melhorar o retorno da busca Hipótese – Documentos no mesmo cluster se comportam similarmente com relação a relevância para a busca. Portanto, para melhorar o retorno da busca: Quando a consulta corresponde a um doc D, também pode ser retornado outros docs relevantes no cluster que contém D. Resultado se isso ocorrer: A consulta “carro” poderá também retornar documentos contendo “automóveis”. Porque a clusterização agrupa os documentos contendo o termo “carro” junto aos documentos contendo os termos “automóveis” Porque isso acontece?

14 Para melhorar a navegação dos resultados
Sec. 16.1 Para melhorar a navegação dos resultados Agrupando os resultados tematicamente clusty.com / Vivisimo

15 Questões da Clusterização
Sec. 16.2 Questões da Clusterização Representação da Clusterização Representação do Documento Espaço Vetorial? Normalização? Precisamos de um conceito de similaridade/distância Quantos Clusters? Fixar inicialmente? Completamente orientado aos dados? Evitar clusters triviais – muito grande ou pequeno Se um cluster é muito grande, então para fins de navegação foi desperdiçado um clique extra do usuário deixando de reduzir gradualmente o conjunto de muitos documentos.

16 Noções de similaridade/distância
Ideal: similaridade semântica Prática: similaridade pela estatística do termo Será utilizado a distância cosseno. Os documentos serão representados como vetores. Para muitos algoritmos, é mais fácil pensar no conceito de distância (ao invés de similaridade) entre os documentos. A distância euclidiana também é muito utilizada, porém em implementações reais, utiliza-se similaridade cosseno.

17 Algoritmos de Clusterização
Algoritmos Flat Normalmente inicia com um particionamento randômico. Este particionamento é refinado a cada iteração. Clusterização k-means Clusterização baseada em Modelo (EM – Expectation Maximization) Algoritmos Hierárquicos Bottom-up, aglomerativo Top-down, divisório

18 Clusterização Hard vs. Soft
Clusterização Hard: Cada documento pertence a exatamente um cluster. Mais comum e fácil de fazer Clusterização Soft: Um documento pode pertencer a mais de um cluster. Faz mais sentido para aplicações com a criação de hierarquias navegáveis. Você pode querer colocar um par de tênis em dois grupos: (i) vestuário esportivo e (ii) calçados. Isso somente pode ser feito na abordagem Soft. Não será apresentado Clusterização Soft.

19 Algoritmos de Particionamento
Método de Particionamento: Construa uma partição de n documentos em um conjunto de K clusters Dado de Entrada: um conj. de docs e o número K Resposta: a partição de K clusters que otimiza a escolha do critério de particionamento Características: Intratável para muitas funções objetivo Enumera exaustivamente todas as partições Métodos efetivos de heurística: algoritmos K-means e K-medoids

20 K-Means Assume que os documentos são vetores de valores.
Sec. 16.4 K-Means Assume que os documentos são vetores de valores. Clusters baseados em centroids (o centro de gravidade ou média) dos pontos em um cluster, c: A mudança de docs. de clusters é baseada na distância entre o centróide corrente do clustuer e o doc. analisado

21 Sec. 16.4 Algoritmo K-Means Selecione K docs {s1, s2,… sK} aleatoriamente como sementes. Até a clusterização convergir (ou outro critério de parada): Para cada doc di: Atribui di ao cluster cj tal que dist(di, sj) é mínima. (Em seguida, atualize as sementes para o centróide de cada cluster) Para cada cluster cj sj = (cj)

22 Exemplo K-Means (K=2) Selecione as sementes Reatribuir clusters
Sec. 16.4 Exemplo K-Means (K=2) Selecione as sementes Reatribuir clusters Calcular centróides x Reatribuir clusters x Calcular centróides Reatribuir clusters Convergiu!

23 Isso quer dizer que os documentos em um cluster mantêm-se inalterados?
Sec. 16.4 Condições de parada Várias possibilidades, por exemplo: Um número fixo de iterações. Partição inalterada. Posição dos centróides inalterada. Isso quer dizer que os documentos em um cluster mantêm-se inalterados?

24 Sec. 16.4 Convergência Por que o K-means deve sempre alcançar um ponto fixo? Um estado no qual o cluster não muda. O K-means é um caso especial de um processo geral conhecido como algoritmo Expectation Maximization (EM) EM sabe-se que converge. O número de iterações pode ser grande, mas na prática geralmente não é.

25 Convergência do K-Means
Sec. 16.4 Convergência do K-Means Definimos uma boa medida do cluster k como a soma das distâncias quadradas do centróide do cluster: Gk = Σi (di – ck)2 (soma de todos os di no cluster k) G = Σk Gk (soma das distâncias quadradas) “Reassignment monotonically decreases G since each vector is assigned to the closest centroid.”

26 Convergência do K-Means
Sec. 16.4 Convergência do K-Means Recomputation monotonically decreases each Gk since (mk is number of members in cluster k): Σ (di – a)2 atinge mínimos para: Σ –2(di – a) = 0 Σ di = Σ a mK a = Σ di a = (1/ mk) Σ di = ck K-means normalmente converge rapidamente.

27 Exemplo mostrando a sensibilidade das sementes
Sec. 16.4 Escolha da Semente Os resultados podem variar de acordo com a seleção das sementes aleatórias. Algumas sementes podem resultar em taxas de convergências pobres, ou de convergências de agrupamentos sub-óptima. Selecionar boas sementes usando uma heurística (por exemplo, doc pelo menos semelhante aos de qualquer média existente) Experimentar vários pontos de saída Inicializar com os resultados de outro método. Exemplo mostrando a sensibilidade das sementes No exemplo acima, se começar com B e E como centróides, converge para (A, B, C) e (D, E, F) Se começar com D e F como centróides, converge para (A, B, D, E) (C, F)

28 K-means: quetões, variações, etc.
Sec. 16.4 K-means: quetões, variações, etc. Recalcular o centróide depois de cada atribuição (e não depois que todos os pontos são reatribuídos) pode melhorar a velocidade de convergência do K-means. Assumir que clusters são esféricos no espaço vetorial Disjuntos e Exaustivos Por padrão, não se tem noção de ruídos, mas pode adicionar filtragem dos mesmos

29 Quantos Clusters? O número clusters K é dado
Particionar n docs em um número de clusters pré-determinado. Encontrar o número "certo" de clusters é parte do problema: Dado os docs, particioná-los em um número apropriado de subconjuntos.

30 Vídeo

31 Ch. 17 Nova Abordagem

32 Clusterização Hierárquica
Ch. 17 Clusterização Hierárquica Construir uma taxonomia baseada em uma árvore hierárquica (dendrograma) de um conjunto de documentos. Uma abordagem: aplicação recursiva de um algoritmo de agrupamento por partição. animal vertebrate fish reptile amphib. mammal worm insect crustacean invertebrate

33 Dendrograma: Clusterização Hierárquica
Clusterização obtida do corte do dendrograma em um determinado nível: cada componente conectado forma um cluster. Agrupamentos mais internos ou mais específicos possuem objetos mais similares.

34 Clusterização Hierárquica Aglomerativa (HAC)
Sec. 17.1 Clusterização Hierárquica Aglomerativa (HAC) Começa com cada documento em um cluster separado. repetidamente se junta os pares de clusters mais próximos, até que haja apenas um cluster. Essa fusão forma uma árvore binária ou uma hierarquia.

35 Pares de clusters mais próximos
Sec. 17.2 Pares de clusters mais próximos Formas diferentes de se definir os clusters mais próximos: Single-link A menor distância entre os elementos. Complete-link A maior distância entre os elementos. Centroid A menor distância média entre os elementos de cada cluster. Não considera a distância entre os elementos do cluster. Distância entre os centróides. Average-link A menor distância média entre os elementos de cada cluster. Considera a distância entre os elementos do cluster.

36 Clusterização Aglomerativa Single Link
Sec. 17.2 Clusterização Aglomerativa Single Link Usa a similaridade máxima de pares: Pode resultar em clusters “longos e finos” devido ao efeito de encadeamento. Após a fusão ci e cj, à similaridade do conjunto resultante para outro cluster, ck, é:

37 Sec. 17.2 Exemplo Single Link

38 Clusterização Aglomerativa Complete Link
Sec. 17.2 Clusterização Aglomerativa Complete Link Usa a similaridade mínima de pares: Pode resultar em cluster mais “compactos e esféricos” que são normalmente preferíveis. Após a fusão ci e cj, à similaridade do conjunto resultante para outro cluster, ck, é: Ci Cj Ck

39 Sec. 17.2 Exemplo Complete Link

40 Sec. 17.3 Group Average Similaridade de 2 clusters = similaridade média de todos os pares no grupo resultante da fusão. Ajuste entre o single e o complete link.

41 Agrupamento Hierárquivco Aglomerativo: Cada item começa em seu próprio cluster e são fundidos em clusters maiores até que todos os objetos estejam em um mesmo cluster. Usando Single Linkage (vizinho mais próximo) para medir a similaridade entre clusters.

42 O que é uma boa Clusterização? (Critério Interno)
Sec. 16.3 O que é uma boa Clusterização? (Critério Interno) Um bom agrupamento irá produzir clusters de alta qualidade em que: a similaridade intra-classe (intra-cluster) é alta a similaridade inter-classe (inter-cluster) é baixa A medida de qualidade de um agrupamento depende da representação e da medida de similaridade utilizada.

43 O que é uma boa Clusterização? (Critério Externo)
Sec. 16.3 O que é uma boa Clusterização? (Critério Externo) Qualidade medida pela capacidade de descobrir alguns dos padrões econdidos ou classes latentes em padrões de dados. Para avaliar o agrupamento quanto a sua validade requer dados rotulados. Considere documentos com C clasess padrões, enquanto nosso algoritmo de agrupamento produz K clusters ω1, ω2, …, ωK com ni elementos.

44 Avaliação Externa da Qualidade do Cluster
Sec. 16.3 Avaliação Externa da Qualidade do Cluster Medida simples: Pureza, a relação entre a classe dominante no cluster πi e o tamanho do cluster ωi : A pureza varia de 0 a 1, sendo que próximo de 0 indica clusterização ruim e próximo de 1 boa.

45 Exemplo do cálculo de Pureza
Sec. 16.3 Exemplo do cálculo de Pureza                  Cluster I Cluster II Cluster III Cluster I: Purity = 1/6 (max(5, 1, 0)) = 5/6 Cluster II: Purity = 1/6 (max(1, 4, 1)) = 4/6 Cluster III: Purity = 1/5 (max(2, 0, 3)) = 3/5

46 Conclusões Na clusterização, clusters são inferidos a partir de dados sem a intervenção humana (aprendizado não-supervisionado) No entanto, na prática, não é tão simples: há muitas maneiras de influenciar o resultado do agrupamento: número de clusters, medida de similaridade, representação dos documentos...

47 Sec. 17.2

48 Sec. 17.2 Exemplo Single Link

49 Sec. 17.2 Exemplo Complete Link