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20. Aula 20 - Tarefa de Clusterização
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Curso: Ciência de Dados - Do Zero a Iniciante - 20. Aula 20 - Tarefa de Clusterização

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  • 8 hours of video
  • Certificate of completion
  • Access on mobile and TV

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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ⇒Aprofunde seus conhecimentos em estatística e ciência de dados com meu livro: •https://maironchaves.manus.space/ ⇒Podcast de apresentação do livro: •https://www.youtube.com/watch?v=8QoNOpgDWqY ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 📊 Resumo do Vídeo: "Curso Ciência de Dados - Do Zero ao Iniciante (Aula 20: Tarefa de Clusterização)" Neste vídeo, StatiR apresenta a tarefa de clusterização, um tipo de aprendizado de máquina não supervisionado. O objetivo é identificar padrões e agrupar dados com características similares, sem utilizar variáveis de resposta (Y). 🌟 1. O que é Clusterização? Definição: A clusterização organiza dados em grupos (clusters) com base em similaridades. O algoritmo identifica padrões entre características e agrupa itens com comportamentos semelhantes. Diferença chave: Não há um alvo ou rótulo pré-definido, como ocorre em classificação ou regressão. Exemplo: Base fictícia com veículos: Cluster 1: Veículos médios com 4 rodas e vidro (ex.: carros). Cluster 2: Veículos pequenos com 2 rodas (ex.: motos). Cluster 3: Veículos grandes com 4 rodas e vidro (ex.: caminhões). O algoritmo não rotula os grupos como "carros" ou "motos", mas apenas descreve suas características. 🛠️ 2. Métricas de Similaridade Distância Euclidiana: Mede a distância reta entre dois pontos no espaço (hipotenusa). Fórmula: √((X2 - X1)² + (Y2 - Y1)²). Mais usada em clusterização. Outras Distâncias Populares: Manhattan: Soma das diferenças absolutas entre coordenadas. Cosseno: Mede o ângulo entre vetores, útil para comparar direções. Escolha da Métrica: Depende da natureza dos dados e do objetivo do agrupamento. Distâncias diferentes podem levar a resultados distintos. 📈 3. Aplicações Práticas Segmentação de Clientes: Agrupar clientes por comportamento de compra, idade, renda, etc. Exemplo: Definir estratégias de marketing personalizadas. Estudo de Redes Varejistas: Agrupar lojas com base em tamanho, fluxo de clientes e localização. Objetivo: Otimizar estratégias com base no comportamento de grupos de lojas. Análise de Produtos: Agrupar produtos similares para recomendações em e-commerces. 🚀 Vá Além do Conteúdo da Aula Experimente em Dados Reais: Use bases disponíveis no R, como mtcars, para agrupar carros com base em peso, potência e consumo. Compare Métricas: Teste diferentes distâncias (Euclidiana vs. Manhattan) para avaliar o impacto nos clusters. Visualize os Grupos: Utilize gráficos como PCA (Análise de Componentes Principais) para interpretar visualmente os clusters.

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