Summary  
This chapter explains the K-means clustering algorithm, which partitions data into a predefined number of clusters by iteratively assigning data points to the nearest centroid and updating centroids to minimize within-cluster distances.

General domain of usage  
Customer segmentation

Entre os algoritmos de agrupamento, o **K-means** é um método amplamente popular e eficaz. Ele particiona os dados em K clusters distintos, onde K é um **número pré-definido**.

O objetivo do K-means é **minimizar as distâncias dentro dos clusters** e **maximizar as distâncias entre os clusters**. Isso cria grupos internamente semelhantes e externamente distintos. O **K-means** possui diversas aplicações, tais como:

-   **Segmentação de clientes**: agrupamento de clientes para marketing direcionado;

-   **Agrupamento de documentos**: organização de documentos por tópico;

-   **Segmentação de imagens**: divisão de imagens para reconhecimento de objetos;

-   **Detecção de anomalias**: identificação de pontos de dados incomuns.

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.

O Que É a Clusterização K-Means?

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O Que É a Clusterização K-Means?