Clústering

Te escribo desde Zúrich. Tenía, o eso creía yo, un vuelo a Madrid esta tarde. Pero al llegar al aeropuerto, no constaba en la lista de viajeros. El motivo figura en una subsubsubpágina de vuestro portal: si un viajero pierde el vuelo de ida, como me ocurrió el lunes pasado, se cancela automáticamente el de vuelta.

Como tú también has viajado mucho, podrás imaginar lo que ha sucedido en el aeropuerto: paseos de mostrador en mostrador hasta recibir una oferta rayana en impuesto revolucionario: me han ofrecido uno de esos asientos vacíos por un precio que, lo siento, no estoy dispuesto a pagar. He vuelto a casa y he comprado un billete a la competencia: volaré desde Basilea, la ciudad de nuestros bienamados Bernoullis, el sábado a las 6:10 AM. Viajaré en último tren del viernes y mataré el rato en el aeropuerto como cuando estudiante.

Guardo desde hace un tiempo el enlace al paquete blockcluster de R que igual puede ser del interés de alguno de mis lectores.

No lo he probado pero sospecho que cualquier día me puede sacar de un apuro. Implementa lo que dice, el coclústering, concepto que se explica mejor, como el efecto de las dietas milagrosas, con la foto del antes y el después:

Esto es: la entrada es una matriz y la salida es una matriz reorganizada tanto en sus filas como en sus columnas en la que se han detectado bloques homogéneos.

Estar suscrito a las actualizaciones de CRAN le permite a uno estar al tanto de las novedades de R de otra manera. De vez en cuando uno encuentra pequeños paquetes que le solucionan un problema puntual. Mucho más frecuentemente, la verdad, uno se topa con aplicaciones muy específicas en áreas que le resultan remotas.

Pero uno no espera nunca tropiezar con paquetes que no sabe si clasificar como una broma, una ironía bromas o como algo mucho peor: la constatación de una triste realidad. Es el caso de ykmeans.

Inspirado en esto aunque con la intención de mejorar el horrible código adjunto, escribí el otro día esto:

library("biOps")
library("cluster")

# leo una foto usando readJpeg de biOps
# el objeto devuelto es un array mxnx3 dimensional
# la última dimensión es el rgb de cada pixel

tmp <- tempfile()
download.file("http://blog.guiasenior.com/images/Retrato_Garber.jpg", tmp)
x <- readJpeg(tmp)

# si quieres mostrar la foto como un gráfico...
#plot(x)

# convertimos el array 3D nxmx3 en uno 2D (nm)x3
# luego buscamos 5 clústers
# esencialmente, buscamos 7 "píxels representativos"
d <- dim(x)
clarax <- clara(array(x, dim = c(d[1] * d[2], d[3])), 7)

# reemplazamos cada rgb de cada cluster por su
# "píxel representativo" (medioide) correspondiente
rgb.clusters <- clarax$medoids[clarax$cluster,]

# convertimos la matriz resultante en un array 3D
# (invirtiendo la transformación anterior)
# y representamos gráficamente
plot(imagedata(array(rgb.clusters, dim = d)))

Obviamente, podéis cambiar la foto y hacer variar el número de clústers. Pero conviene recordar que:

Entré a trabajar en una consultora hace un tiempo ?no diré si mucho o poco? y uno de mis primeros encargos fue el de supervisar el desarrollo e implementación de unos modelos que habían creado unos compañeros. Les eché un vistazo y me sorprendió que sin mayor miramiento habían eliminado aquellas observaciones cuya variable objetivo tomaba el 4% de los valores más altos y el 4% de los más pequeños.

¿Quién fue el segundo hombre en pisar la luna? ¿Y el tercero? Aunque a veces pareciese lo contrario, ¿sabe que hay futbolistas que no son ni Ronaldo ni Messi? ¿Y otros ciclistas además de Contador e Induráin? ¿Y que la Fórmula 1 no se reduce a un tal Alonso?

Diríase que por razones sicológicas, nuestro cerebro tiende a sobresimplificar, se siente cómodo con una representación escueta de la realidad, es reacio a los distingos y grises. Le pirran las etiquetas: dígame de qué partido político es Vd. y enseguida crearé mis propias certezas sobre su opinión acerca de la Guerra de Irak, la visita del Papa a Madrid y el bikini de Leire Pajín.

Sólo conozco un estudio ?y lo digo bona fide; si alguno de mis lectores conoce otro, le ruego que me lo indique? en el que las técnicas de clústering hayan sido rectamente aplicadas. Se trata del artículo Molecular Classification of Cancer: Class Discovery and Class Prediction by Gene Expression Monitoring de cuyo resumen extraigo y traduzco lo siguiente:

Un procedimiento de detección de clases automáticamente descubrió la distinción entre la leucemia mieloide aguda (AML) y la leucemia linfoblástica aguda (ALL) sin conocimiento previo de las clases. Después se construyó un predictor de clases…

Comienzo hoy una serie de entradas en seis entregas sobre una muy utilizada técnica de análisis de datos de la que soy un profundo detractor. Reconozco que uno de los motivos, aunque menores, de esta postura estriba en que carece de un nombre castizo y reconocido en español. Aunque por ahí gusta agrupación o agrupamiento, yo siempre he preferido arracimamiento: aparte de su valor visual, descarga el término grupo, manifiestamente sobreutilizado en muchos ámbitos.