Como funciona?
O K-médias é um algoritmo de agrupamento iterativo que: Classifica objectos num determinado número prédefinido K de grupos (clusters). Tem como função de classificação a distância do objecto ao centro do grupo (centróide).
Em outras palavras, o objetivo do K-means é minimizar a distância entre cada ponto e o seu respectivo centróide (HAIR et al., 2005).
A função de um cluster é combinar o funcionamento de vários computadores dentro de um mesmo sistema, a fim de potencializar o seu desempenho.
No Python, existe a biblioteca scikit-learn. Essa biblioteca é muito utilizada pelas pessoas que trabalham com análise de dados e com machine learning. Ela já tem implementado diversos algoritmos que usamos no dia a dia, sendo um deles o K-means.
O agrupamento é um poderoso método de aprendizagem de máquinas que envolve o agrupamento de pontos de dados. Com um conjunto de vários pontos de dados, os cientistas de dados podem utilizar um algoritmo de agrupamento para categorizar ou classificar cada ponto de dados num grupo particular.
O Clustering é uma subárea do Machine Learning de aprendizado não-supervisionado, visto que suas técnicas não necessitam de rótulos de classes (como no caso da classificação e regressão) para realizar suas previsões.
O primeiro método é o wss (ou within sum of squares). Ele utiliza a soma de quadrados para encontrar o número ideal de clusters. A maneira sugerida para fazer isso é um tanto subjetiva: procure o cotovelo no gráfico acima (isto é, o ponto no qual ele estabiliza) e este é o número sugerido de clusters.
Cluster (ou clustering) é, o nome dado a um sistema que relaciona dois ou mais computadores para que estes trabalhem de maneira conjunta no intuito de processar uma tarefa. Estas máquinas dividem entre si as atividades de processamento e executam este trabalho de maneira simultânea.
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