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23. Aula 23 - Clusterização no R
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Curso: Ciência de Dados - Do Zero a Iniciante - 23. Aula 23 - Clusterização no R

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This course includes

  • 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 23: Clusterização no R)" Nesta aula prática, StatiR apresenta como implementar clusterização no R, utilizando o algoritmo K-Means e abordando as etapas de preparação de dados, normalização e visualização dos clusters. A aula é voltada para a aplicação prática e interpretação dos resultados. 🛠️ 1. Configuração Inicial Carregamento do Dataset: O dataset utilizado contém dados de mamíferos e suas características, como percentual de água, proteína e lactose no leite. A base é carregada e manipulada no R para remoção de colunas irrelevantes (ex.: nomes dos animais). Normalização: Por que não foi necessária? Todas as variáveis estão em percentuais, já padronizadas. Caso necessário: O comando scale() pode ser usado para normalizar as variáveis com unidades diferentes. 📐 2. Cálculo da Distância Distância Euclidiana: Usada para medir a proximidade entre os pontos no dataset. O comando dist() é utilizado para gerar a matriz de distâncias, que é a base para o algoritmo K-Means. Exemplo: Cada ponto (animal) é comparado com todos os outros para calcular as distâncias e determinar os grupos. 🌟 3. Implementação do K-Means Definição de K: O número de clusters é definido pelo usuário (ex.: K = 3). Execução no R: O comando kmeans() é usado para rodar o algoritmo. Exemplo: R Copiar código modelo = kmeans(dados, centers = 3) O resultado inclui: Centroides: Representam a média das variáveis em cada cluster. Alocação: Atribuição de cada ponto ao seu cluster mais próximo. 📈 4. Validação dos Clusters Visualização com PCA: Para facilitar a interpretação, o PCA é usado para reduzir a dimensionalidade dos dados. Os clusters são plotados em duas dimensões, com cada cluster identificado por uma cor. Interpretação Gráfica: Se os pontos de um cluster estão bem separados dos outros, o modelo é considerado eficiente. Medidas estatísticas, como o método do cotovelo, podem ser usadas para ajustar o número de clusters. 🚀 Aprofundando com Inspiração Prática Desafie-se: Aplique o K-Means em um novo dataset e use o método do cotovelo para encontrar o número ideal de clusters. PCA em Ação: Explore como diferentes combinações de variáveis afetam a separação dos clusters. Impacto Real: Imagine como agrupar consumidores ou perfis de clientes pode ser aplicado em projetos reais de marketing ou recomendação.

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