Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Algoritmos de Clusterização

Vamos apresentar brevemente alguns dos principais algoritmos de clusterização. Focaremos neles ao longo do curso:
     

 



## Bibliotecas Python para Clusterização 

Ao trabalhar com clusterização em **Python**, normalmente são utilizadas as seguintes bibliotecas:

- **Scikit-learn:** biblioteca abrangente de aprendizado de máquina. O Scikit-learn oferece implementações de diversos algoritmos de clusterização, incluindo K-means, Clusterização Hierárquica, DBSCAN e GMMs, além de ferramentas para pré-processamento de dados, métricas de avaliação e outros recursos;

- **SciPy:** biblioteca para computação científica e técnica. O SciPy inclui funções para clusterização hierárquica, cálculos de distância e outras utilidades úteis em tarefas de clusterização.

Existem também diversas **bibliotecas auxiliares** que são úteis, como **NumPy** (para operações numéricas), **Pandas** (para carregamento e pré-processamento de dados), **Matplotlib** e **Seaborn** (para visualização de dados e resultados de clusterização). Embora não sejam bibliotecas de clusterização propriamente ditas, elas apoiam o fluxo de trabalho geral.

Qual algoritmo de clusterização é mais adequado para detectar clusters de formato arbitrário e identificar outliers?

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.

Algoritmos e Bibliotecas de Clusterização

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Bibliotecas Python para Clusterização

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