Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda Implementação em Conjunto de Dados Fictício | Agrupamento Hierárquico
Análise de Clusters

bookImplementação em Conjunto de Dados Fictício

Como de costume, você utilizará as seguintes bibliotecas:

  • sklearn para gerar dados fictícios e implementar a clusterização hierárquica (AgglomerativeClustering);

  • scipy para gerar e trabalhar com o dendrograma;

  • matplotlib para visualizar os clusters e o dendrograma;

  • numpy para operações numéricas.

Gerando Dados Fictícios

Você pode utilizar a função make_blobs() do scikit-learn para gerar conjuntos de dados com diferentes números de clusters e graus variados de separação. Isso ajudará a visualizar como a clusterização hierárquica se comporta em diferentes cenários.

O algoritmo geral é o seguinte:

  1. Instanciar o objeto AgglomerativeClustering, especificando o método de ligação e outros parâmetros;

  2. Ajustar o modelo aos seus dados;

  3. Extrair rótulos dos clusters caso decida por um número específico de clusters;

  4. Visualizar os clusters (se os dados forem 2D ou 3D) utilizando gráficos de dispersão;

  5. Utilizar o linkage do SciPy para criar a matriz de ligação e, em seguida, o dendrogram para visualizar o dendrograma.

Também é possível experimentar diferentes métodos de ligação (por exemplo, single, complete, average, Ward's) e observar como eles afetam os resultados da clusterização e a estrutura do dendrograma.

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 3

Pergunte à IA

expand

Pergunte à IA

ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

Suggested prompts:

Can you explain the difference between the various linkage methods in hierarchical clustering?

How do I interpret a dendrogram and decide the optimal number of clusters?

What are some practical tips for visualizing clusters and dendrograms effectively?

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookImplementação em Conjunto de Dados Fictício

Deslize para mostrar o menu

Como de costume, você utilizará as seguintes bibliotecas:

  • sklearn para gerar dados fictícios e implementar a clusterização hierárquica (AgglomerativeClustering);

  • scipy para gerar e trabalhar com o dendrograma;

  • matplotlib para visualizar os clusters e o dendrograma;

  • numpy para operações numéricas.

Gerando Dados Fictícios

Você pode utilizar a função make_blobs() do scikit-learn para gerar conjuntos de dados com diferentes números de clusters e graus variados de separação. Isso ajudará a visualizar como a clusterização hierárquica se comporta em diferentes cenários.

O algoritmo geral é o seguinte:

  1. Instanciar o objeto AgglomerativeClustering, especificando o método de ligação e outros parâmetros;

  2. Ajustar o modelo aos seus dados;

  3. Extrair rótulos dos clusters caso decida por um número específico de clusters;

  4. Visualizar os clusters (se os dados forem 2D ou 3D) utilizando gráficos de dispersão;

  5. Utilizar o linkage do SciPy para criar a matriz de ligação e, em seguida, o dendrogram para visualizar o dendrograma.

Também é possível experimentar diferentes métodos de ligação (por exemplo, single, complete, average, Ward's) e observar como eles afetam os resultados da clusterização e a estrutura do dendrograma.

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 3
some-alt