Summary  
Clustering algorithms implement unsupervised grouping of data points by measuring feature similarity and partitioning them into cohesive clusters without using predefined labels.  

General domain of usage  
Image segmentation

Imagine que você possui uma grande coleção de itens e deseja organizá-los em **grupos significativos**. Por exemplo, pense nos livros de uma biblioteca. As bibliotecas organizam os livros em **categorias** como ficção, ciência, história e outras. Isso facilita encontrar os livros de seu interesse — e é exatamente isso que a **clusterização** busca realizar.

Em essência, a clusterização consiste em: 

 

- **Agrupar pontos de dados semelhantes:** pontos de dados dentro do mesmo grupo são mais semelhantes entre si do que em relação aos de outros grupos; 

- **Revelar estruturas ocultas:** a clusterização pode identificar padrões e organizações subjacentes nos dados que podem não ser imediatamente perceptíveis; 

- **Compreender dados complexos:** ao agrupar dados, a clusterização simplifica grandes conjuntos de dados e facilita sua compreensão. 

A clusterização é utilizada em diversos campos e para uma ampla variedade de finalidades.

Qual é o principal objetivo da clusterização?

Obtenha uma compreensão sólida de análise de clusters, uma técnica fundamental de aprendizado não supervisionado para identificar padrões em dados não rotulados. Explore os conceitos essenciais de K-Means, Agrupamento Hierárquico, DBSCAN e GMMs, e adquira experiência prática com conjuntos de dados reais para desenvolver confiança na aplicação de clustering em problemas do mundo real.

Aprofunde-se nos fundamentos do clustering e descubra como ele difere da classificação. Explore algoritmos, ferramentas e bibliotecas essenciais que impulsionam essa técnica de aprendizado não supervisionado para revelar padrões ocultos nos dados.

Obtenha uma compreensão sólida das principais técnicas de pré-processamento que garantem uma clusterização eficaz. Aprenda a lidar com valores ausentes, codificar variáveis categóricas, normalizar dados e escolher medidas de distância e métodos de ligação apropriados para aumentar a precisão da clusterização.

Domine as habilidades necessárias para aplicar a clusterização K-Means de forma eficaz. Compreenda o funcionamento do algoritmo, determine o número ideal de clusters e obtenha experiência prática implementando o K-Means em conjuntos de dados sintéticos e reais.

Explore os conceitos essenciais do agrupamento hierárquico e aprenda a agrupar dados em clusters significativos utilizando dendrogramas. Desenvolva confiança na identificação do número ideal de clusters e na aplicação da técnica em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real.

Descubra como o DBSCAN se destaca na detecção de agrupamentos com formas variadas e no tratamento de ruídos nos dados. Compreenda a mecânica por trás deste algoritmo baseado em densidade, como atribuir pontos a agrupamentos e aplicá-lo com confiança em conjuntos de dados sintéticos e reais.

Compreensão sólida de Modelos de Mistura Gaussiana e de como utilizam probabilidade para modelar formas complexas de agrupamentos. Princípios da distribuição Gaussiana, funcionamento dos GMMs e aplicação prática em dados simulados e reais.

Introdução à Clusterização

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Introdução à Clusterização