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Aplicações do K-means e Variantes

Information Technology
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Neste curso você aprenderá a desenvolver aplicações de Clustering (Formação de Agrupamentos) em Python e no Matlab, usando o algoritmo K-means e suas variantes.
A extração de conhecimento a partir de conjuntos de dados tem sido objeto de interesse em investigações científicas e aplicações comerciais motivando o desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de análise de dados, ou Mineração de Dados. Uma destas técnicas é a Análise de Agrupamentos ou Formação de Agrupamentos. Essa técnica consiste basicamente em: dado um conjunto de dados, deve-se distribuí-lo em grupos, de forma que, dentro de cada um destes grupos os dados devem ter alta similaridade e grupos diferentes devem ter baixa similaridade entre si.
  1. Advantages
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Após o emprego de técnicas de formação de agrupamentos pode-se analisar as características dos diversos grupos, o que permite um maior entendimento do conjunto de dados original, além de possibilitar o desenvolvimento de esquemas de classificação para novos dados. Pode-se ainda descobrir padrões de distribuição e correlações interessantes nas massas de dados que não seriam facilmente percebidos sem o emprego de tais técnicas. Assim, dominar técnicas de clustering é essencial para ter sucesso em projetos do mundo real.

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