Implementação 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:
-
Instanciar o objeto
AgglomerativeClustering
, especificando o método de ligação e outros parâmetros; -
Ajustar o modelo aos seus dados;
-
Extrair rótulos dos clusters caso decida por um número específico de clusters;
-
Visualizar os clusters (se os dados forem 2D ou 3D) utilizando gráficos de dispersão;
-
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.
Obrigado pelo seu feedback!
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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!
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Implementação em Conjunto de Dados Fictício
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para gerar dados fictícios e implementar a clusterização hierárquica (AgglomerativeClustering
); -
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para gerar e trabalhar com o dendrograma; -
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para visualizar os clusters e o dendrograma; -
numpy
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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:
-
Instanciar o objeto
AgglomerativeClustering
, especificando o método de ligação e outros parâmetros; -
Ajustar o modelo aos seus dados;
-
Extrair rótulos dos clusters caso decida por um número específico de clusters;
-
Visualizar os clusters (se os dados forem 2D ou 3D) utilizando gráficos de dispersão;
-
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.
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