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Clustering
“Uma técnica de Data Mining para
agrupamentos de dados segundo seu
grau de semelhança.”
- Wikipedia
Fernando Machado fm@fmachado.com http://twitter.com/fmachado
Agenda
• Por que este tema?
• Data Mining
– Exemplos de casos reais
– Processo de descoberta de conhecimento
(KDD)
• Clustering
– Algoritmo K-means
Por que Clustering?
• Primeiros contatos
– 1999 a 2002
• Extração de notícias da web
– Versões até 2002
• Supervisão humana permanente
• Manutenção constante
• Alta taxa de erros
• Falhas na arquitetura
Por que Clustering?
• Extração de notícias da web
– Versão 2009 - ...
• Supervisão humana mínima
– Exceto no início onde houve treinamento
• Manutenção mínima
– Infraestrutura
• Taxa de erros < 5%
– Inteligência Artificial básica
• Escalável e alto desempenho
– Horizontal e vertical
– Seach-engine alta performance
www.guianews.com.br
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Clustering
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É o processo de
descoberta
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Possui aproximadamente 19 PB de
dados transferidos através de sua
rede a cada dia
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Data Mining
• Em maio de 2009, o Brasil chegou à
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Pessoal (...).
• A Vivo ainda lidera o mercado com
29,38% de participação (...).
• Como a Vivo faz para identificar
tendências ou o comportamento de
seus ~45.675.525 clientes?
Data Mining
• Atua sobre grandes bancos de dados;
• Visa descobrir padrões
úteis e recentes;
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• Como as mudanças nas sequências do
DNA de um indivíduo afetam o risco do
desenvolvimento de novas doenças?
Data Mining
• Data mining é uma parte integral da
descoberta de conhecimento em banco
de dados (KDD);
• KDD Knowledge Discovery in Database
– Processo geral de conversão de dados brutos
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• Uma técnica de Data Mining para
agrupamentos de dados segundo seu
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Clustering

  • 1. Clustering “Uma técnica de Data Mining para agrupamentos de dados segundo seu grau de semelhança.” - Wikipedia Fernando Machado fm@fmachado.com http://twitter.com/fmachado
  • 2. Agenda • Por que este tema? • Data Mining – Exemplos de casos reais – Processo de descoberta de conhecimento (KDD) • Clustering – Algoritmo K-means
  • 3. Por que Clustering? • Primeiros contatos – 1999 a 2002 • Extração de notícias da web – Versões até 2002 • Supervisão humana permanente • Manutenção constante • Alta taxa de erros • Falhas na arquitetura
  • 4. Por que Clustering? • Extração de notícias da web – Versão 2009 - ... • Supervisão humana mínima – Exceto no início onde houve treinamento • Manutenção mínima – Infraestrutura • Taxa de erros < 5% – Inteligência Artificial básica • Escalável e alto desempenho – Horizontal e vertical – Seach-engine alta performance
  • 7.
  • 8. Afinal, o que é e para que serve Clustering?
  • 9.
  • 10. Afinal, o que é e para que serve Clustering Data Mining?
  • 11. Data Mining É o processo de descoberta automática de informações úteis em grandes depósitos de dados.
  • 12. Data Mining Grandes depósitos de dados? Quão grande são esses depósitos?
  • 13. Data Mining Yahoo! Groups 40 TB de dados para indexar
  • 14. Data Mining Possui aproximadamente 19 PB de dados transferidos através de sua rede a cada dia
  • 15. 1 petabyte = 1.024 terabytes 19 petabytes = 19.456 terabytes
  • 16. Data Mining • Em maio de 2009, o Brasil chegou à 157.501.813 acessos no Serviço Móvel Pessoal (...). • A Vivo ainda lidera o mercado com 29,38% de participação (...). • Como a Vivo faz para identificar tendências ou o comportamento de seus ~45.675.525 clientes?
  • 17. Data Mining • Atua sobre grandes bancos de dados; • Visa descobrir padrões úteis e recentes; • Envolve estatística e algoritmos sofisticados;
  • 18. Data Mining – Padrões? • Esta é uma compra fraudulenta? • Que tipo de produto devo oferecer para este cliente? • Como as mudanças nas sequências do DNA de um indivíduo afetam o risco do desenvolvimento de novas doenças?
  • 19. Data Mining • Data mining é uma parte integral da descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD); • KDD Knowledge Discovery in Database – Processo geral de conversão de dados brutos em informações úteis.
  • 20.
  • 21. Afinal, o que é e para que serve Clustering?
  • 22. Clustering • Uma técnica de Data Mining para agrupamentos de dados segundo seu grau de semelhança. • Você consegue identificar visualmente agrupamentos?
  • 27.
  • 28. Clustering • Em Data Mining, uma das atividades obrigatórias é o pré-processamento. • Verificação dos dados: – Ignorar registros errados? • É possível alguém ter filhos aos 10 anos de idade? • É possível que ela esteja trabalhando nesta empresa? – Que valores adotar quando um atributo não estiver preenchido?
  • 30. Visualmente é fácil? Vamos ver usando matemática...

Notas do Editor

  1. Em 1999 eu fui convidado a ser sócio de uma empresa de tecnologia e um dos produtos que comecei a desenvolver desde que entrei foi uma engine de busca e extração de notícias da internet, bem antes do lançamento do Google News. As primeiras versões do software necessitavam de acompanhamento humano contínuo já que a forma de identificar uma notícia era completamente manual. O sistema possuía uma alta taxa de erros devido a mudanças na estrutura dos sites de notícias e falhas na arquitetura do software (desempenho e escalabilidade).
  2. No final de 2008 eu fui convidado pelo meu ex-sócio a refazer a engine. Apesar de não ter desenvolvido outros softwares similares, continuei lendo a respeito e estudando o assunto. No início de 2009, uma nova versão foi colocada no ar e agora com melhorias significativas, onde eu pude colocar em prática o que aprendi nos anos após minha saída da empresa.
  3. Esta é a versão do projeto em dezembro de 2002 obtida através do www.archive.org. Se beleza representasse qualidade de software, a foto diz tudo.
  4. Esta é a versão do projeto em março de 2009. Agora a engine é capaz de identificar o conteúdo do site de forma automática e sem intervenção humana.
  5. Fonte: http://en.wikipedia.org/wiki/Terabyte
  6. Fonte: http://en.wikipedia.org/wiki/Petabyte
  7. Fonte: http://www.itweb.com.br/noticias/index.asp?cod=58401
  8. Fonte: http://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining
  9. Fonte: http://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining