Encontrando o Número Ótimo de Clusters Usando WSS
Na clusterização K-means, determinar o número ótimo de clusters, K, é uma decisão fundamental. Escolher o K adequado é essencial para revelar padrões significativos nos dados. Poucos clusters podem simplificar demais os dados, enquanto muitos podem criar clusters excessivamente específicos e menos úteis. Portanto, métodos para orientar a escolha de K são importantes.
Uma técnica popular para encontrar o K ideal é a métrica within-sum-of-squares (WSS). O WSS mede a soma dos quadrados das distâncias entre cada ponto de dado e seu centróide atribuído dentro de um cluster. Essencialmente, o WSS indica o quão compactos estão os clusters. Valores menores de WSS sugerem clusters mais coesos e compactos.
Para utilizar o WSS na determinação do K ideal, normalmente seguem-se estes passos:
O ponto de cotovelo no gráfico de WSS é fundamental. Ele representa o ponto a partir do qual a diminuição do WSS começa a desacelerar significativamente.
Esse cotovelo é frequentemente considerado um forte indicador do K ótimo pelos seguintes motivos:
-
Indica retornos decrescentes: adicionar mais clusters além do cotovelo não leva a uma melhora substancial no WSS, ou seja, os clusters não ficam significativamente mais compactos;
-
Equilibra granularidade e simplicidade: o cotovelo geralmente representa um bom equilíbrio entre capturar a estrutura essencial dos dados sem overfitting ou criar clusters desnecessariamente detalhados.
Lembre-se de que o método do cotovelo é uma heurística. O ponto de cotovelo pode nem sempre ser claramente definido, e outros fatores podem influenciar a escolha final de K. Inspeção visual dos clusters resultantes e seu conhecimento de domínio são complementos valiosos ao método do cotovelo.
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Uma técnica popular para encontrar o K ideal é a métrica within-sum-of-squares (WSS). O WSS mede a soma dos quadrados das distâncias entre cada ponto de dado e seu centróide atribuído dentro de um cluster. Essencialmente, o WSS indica o quão compactos estão os clusters. Valores menores de WSS sugerem clusters mais coesos e compactos.
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Indica retornos decrescentes: adicionar mais clusters além do cotovelo não leva a uma melhora substancial no WSS, ou seja, os clusters não ficam significativamente mais compactos;
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Equilibra granularidade e simplicidade: o cotovelo geralmente representa um bom equilíbrio entre capturar a estrutura essencial dos dados sem overfitting ou criar clusters desnecessariamente detalhados.
Lembre-se de que o método do cotovelo é uma heurística. O ponto de cotovelo pode nem sempre ser claramente definido, e outros fatores podem influenciar a escolha final de K. Inspeção visual dos clusters resultantes e seu conhecimento de domínio são complementos valiosos ao método do cotovelo.
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