Clusters são grupos de objectos ou entidades semelhantes ou relacionados que estão situados próximos uns dos outros. Eles são predominantes em vários campos, incluindo ciência, tecnologia, economia e ciências sociais. Em geral, os clusters ajudam a identificar padrões, relações e tendências entre pontos de dados. Podem ser utilizados para obter informações sobre sistemas e fenómenos complexos, bem como para melhorar a tomada de decisões e a resolução de problemas.
Um exemplo de um aglomerado é um grupo de estrelas que se encontram próximas umas das outras no céu nocturno. Estas estrelas fazem frequentemente parte de uma constelação, que é um agrupamento maior de estrelas que formam um padrão reconhecível. Outro exemplo de um cluster é um grupo de produtos ou serviços relacionados que são oferecidos por uma empresa. Por exemplo, um fabricante de computadores pode oferecer um conjunto de produtos que inclui computadores portáteis, computadores de secretária e servidores, todos eles concebidos para fins diferentes, mas que partilham características e tecnologias semelhantes.
A função de um cluster depende do contexto em que é utilizado. Na investigação científica, os clusters são frequentemente utilizados para identificar padrões e relações entre pontos de dados. Por exemplo, uma análise de clusters pode ajudar a identificar grupos de genes que são co-regulados e, por conseguinte, susceptíveis de estarem envolvidos no mesmo processo biológico. Em economia, os clusters são utilizados para compreender a dinâmica das economias regionais e os factores que impulsionam a inovação e a competitividade. Nas ciências sociais, os clusters são utilizados para analisar as redes sociais e os padrões de interacção entre indivíduos e grupos.
Os clusters podem ser formados de diferentes formas, consoante os dados subjacentes e o método de análise utilizado. Uma abordagem comum é a utilização de um algoritmo de agrupamento baseado na distância, que agrupa objectos com base na sua semelhança ou dissemelhança. Outra abordagem é a utilização de um algoritmo de agrupamento hierárquico, que constrói uma estrutura em forma de árvore que representa as relações entre agrupamentos a diferentes níveis de granularidade. Outros métodos incluem o agrupamento k-means, o agrupamento baseado na densidade e o agrupamento espectral, cada um dos quais com os seus próprios pontos fortes e limitações.
Para efectuar uma análise de agrupamento, é necessário definir uma medida de distância ou semelhança, seleccionar um algoritmo de agrupamento adequado e determinar o número ideal de agrupamentos a utilizar. Este processo requer uma análise cuidadosa dos dados e da questão de investigação, bem como alguns conhecimentos de estatística e análise de dados. Existem várias ferramentas de software disponíveis que podem ajudar na análise de clusters, tais como R, Python e SPSS.
Um cluster de Júnior Empresa é um grupo de Júnior Empresas que estão localizadas perto umas das outras e partilham características e objectivos semelhantes. As Júnior Empresas são empresas de consultoria geridas por estudantes que prestam serviços a clientes e oferecem oportunidades de formação e desenvolvimento aos estudantes. Ao formar um grupo, as Júnior Empresas podem partilhar recursos, colaborar em projectos e promover a sua marca e reputação na sua comunidade. Isto pode levar a uma maior visibilidade, a uma melhor qualidade dos serviços e a mais oportunidades de crescimento e inovação. Os clusters de Júnior Empresas são comuns na Europa, onde o movimento Júnior Empresa teve origem, mas também estão a surgir noutras partes do mundo.
Os destaques da formação de clusters são que envolve o agrupamento de pontos de dados ou objectos semelhantes para identificar padrões ou semelhanças dentro de um conjunto de dados. Os clusters podem ser formados com base em vários critérios, como distância, densidade ou medidas de similaridade. A formação de clusters pode ajudar a identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados e também ajudar a fazer previsões ou classificações com base nesses padrões. Além disso, a análise de clusters pode ser aplicada em vários campos, como marketing, biologia e ciências sociais, para obter informações sobre o comportamento do consumidor, relações genéticas e redes sociais, entre outros.
Um cluster no agronegócio refere-se a uma concentração geográfica de empresas interconectadas, fornecedores e instituições associadas em um determinado setor agrícola, como a produção de laticínios ou frutas. Estas empresas e instituições trabalham em conjunto para atingir objectivos comuns, como o aumento da produtividade, a melhoria da qualidade e a redução de custos, através da cooperação e da colaboração. Os clusters também podem criar uma vantagem competitiva para a região, promovendo a inovação, a partilha de conhecimentos e a especialização.