Conceitos básicos de agrupamento na mineração de dados

Agrupamento: dividindo conjuntos de dados em grupos com características semelhantes

1. O que é agrupamento na mineração de dados?

O agrupamento na mineração de dados refere-se à tarefa de dividir um conjunto de dados em grupos ou clusters, onde os objetos dentro de cada grupo compartilham características semelhantes. Essas características podem ser atributos numéricos, como idade ou renda, ou atributos categóricos, como localização ou preferências.

2. Algoritmos comuns de agrupamento na mineração de dados

• K-means: algoritmo que atribui pontos de dados a clusters com base em sua distância em relação a um centroide.
• DBSCAN: algoritmo baseado em densidade que agrupa pontos de dados com base em sua densidade.
• Algoritmo hierárquico: cria uma hierarquia de clusters, agrupando subclusters maiores.
• Gaussian Mixture Models (GMM): assume que os dados em cada cluster seguem uma distribuição gaussiana.
• Algoritmos baseados em redes neurais: utilizam conceitos de redes neurais para organizar dados em clusters.

3. Benefícios do agrupamento na mineração de dados

• Classificação e segmentação de clientes
• Detecção de anomalias
• Recomendação personalizada
• Agrupamento de documentos e textos
• Descoberta de padrões emergentes

4. Avaliação e interpretação dos resultados do agrupamento

Após realizar o agrupamento na mineração de dados, é importante avaliar corretamente os resultados e interpretar os clusters formados. Técnicas de avaliação comuns incluem o índice de silhueta, o coeficiente de Dunn e a validação externa. A interpretação dos resultados permite extrair insights relevantes e tomar decisões informadas.

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