Data clustering é uma técnica que envolve o agrupamento de conjuntos de pontos de dados em clusters com base nas suas semelhanças. O objetivo do agrupamento é particionar os dados em grupos que podem ser facilmente analisados e interpretados. Existem vários tipos de algoritmos de agrupamento, incluindo o K-means, o hierárquico e o agrupamento de clientes. Neste artigo, discutiremos o que é o agrupamento de dados, como fazê-lo e como funciona o algoritmo K-means.
O que é o Data Clustering?
O agrupamento de dados é um processo de divisão de conjuntos de pontos de dados em grupos com base na sua semelhança. O processo é utilizado para descobrir padrões e relações nos dados, facilitando assim a sua interpretação e análise. O agrupamento é uma técnica essencial na aprendizagem automática, extracção de dados e análise de dados, uma vez que ajuda a identificar tendências e padrões que não são facilmente visíveis nos dados em bruto.
Como fazer o agrupamento de dados?
1. Preparação dos dados: O primeiro passo é preparar os dados para o clustering. Isso envolve a limpeza dos dados, a remoção de quaisquer outliers e a normalização dos dados.
2. Escolha de um algoritmo de agrupamento: O próximo passo é selecionar um algoritmo de agrupamento que seja apropriado para os dados. Existem vários algoritmos de agrupamento disponíveis, incluindo K-means, hierárquico e agrupamento de clientes.
Escolha de uma métrica de distância: Uma métrica de distância é usada para medir a similaridade entre os pontos de dados. A escolha da métrica de distância depende do tipo de dados que está a ser agrupado.
Escolha do número de clusters: O próximo passo é determinar o número de clusters necessários. Isto pode ser feito utilizando vários métodos, como o método do cotovelo ou o método da silhueta.
5. Agrupamento: O passo final é aplicar o algoritmo de clustering escolhido aos dados.
O que é o Clustering de Clientes?
O clustering de clientes é uma técnica utilizada em marketing para agrupar clientes com base nas suas semelhanças. A ideia é dividir os clientes em grupos que tenham necessidades, preferências e comportamentos semelhantes. Isto permite às empresas adaptarem os seus esforços de marketing a grupos de clientes específicos, melhorando assim a sua eficácia global.
O que é o agrupamento hierárquico?
O agrupamento hierárquico é uma técnica que envolve a divisão dos dados numa estrutura semelhante a uma árvore, em que cada ramo representa um agrupamento. A técnica é útil quando o número de clusters é desconhecido, pois permite que os clusters sejam mesclados ou divididos com base em sua similaridade.
Como é que o algoritmo K-means funciona?
O algoritmo K-means é um algoritmo de agrupamento popular que funciona dividindo os dados em K clusters, com cada cluster representado pelo seu centróide. O algoritmo funciona da seguinte forma:
2. Atribuição: Cada ponto de dados é atribuído ao centróide mais próximo com base na métrica de distância escolhida.
4. Reatribuição: Os pontos de dados são reatribuídos ao centróide mais próximo com base nos novos centróides.
5. Convergência: Os passos 3 e 4 são repetidos até que os centróides não mudem mais, indicando que o algoritmo convergiu.
Em conclusão, o agrupamento de dados é uma técnica fundamental na aprendizagem automática, na extracção de dados e na análise de dados. As técnicas de agrupamento, como o K-means, o hierárquico e o agrupamento de clientes, são utilizadas para dividir os dados em grupos que podem ser facilmente analisados e interpretados. O algoritmo K-means funciona dividindo os dados em K clusters, sendo cada cluster representado pelo seu centróide. O algoritmo atribui iterativamente pontos de dados ao centróide mais próximo, recalcula os centróides com base na média de todos os pontos de dados atribuídos a cada cluster e repete até que os centróides não mudem mais.
A análise de cluster hierárquico é um tipo de algoritmo de clustering que agrupa pontos de dados semelhantes em clusters com base em sua similaridade. Ao contrário do algoritmo K-means, que requer que o número de clusters seja predefinido, o agrupamento hierárquico não requer que o número de clusters seja especificado de antemão. O algoritmo constrói uma hierarquia de clusters através da fusão ou divisão iterativa de clusters com base na sua semelhança, até que todos os pontos de dados pertençam a um único cluster. Existem dois tipos de agrupamento hierárquico: aglomerativo e divisivo. O agrupamento aglomerativo começa com cada ponto de dados como um cluster separado e funde iterativamente os clusters mais semelhantes até que todos os pontos de dados pertençam a um único cluster. O agrupamento divisivo começa com todos os pontos de dados num único agrupamento e divide iterativamente o agrupamento em agrupamentos mais pequenos até que cada ponto de dados esteja no seu próprio agrupamento.