O agrupamento é uma técnica usada na análise de dados e no aprendizado de máquina para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados, também conhecido como clustering. O principal objetivo do clustering é agrupar objetos semelhantes entre si em clusters, de modo que os objetos de um cluster sejam mais semelhantes entre si do que os objetos de outros clusters.
O processo de clustering envolve a atribuição de objetos a grupos ou clusters de forma que a semelhança entre objetos em um cluster seja maximizada, enquanto a semelhança entre objetos em diferentes clusters seja minimizada. A semelhança entre os objetos é medida usando várias técnicas, como distância euclidiana, correlação ou semelhança de cosseno, dependendo da natureza dos dados e do algoritmo de agrupamento usado.
Há diferentes abordagens e algoritmos de clustering, incluindo k-means, clustering hierárquico, DBSCAN, clustering espectral e muitos outros. Cada algoritmo tem suas próprias vantagens e limitações e é selecionado de acordo com as características dos dados e os objetivos da análise.
O agrupamento é usado em uma ampla gama de aplicações e campos, como mineração de dados, segmentação de clientes, análise de imagens, bioinformática, detecção de anomalias e exploração de dados, entre outros. Ele oferece uma maneira de descobrir estruturas subjacentes e padrões ocultos nos dados, que podem ser úteis para a tomada de decisões, segmentação de grupos de interesse e compreensão geral dos dados.
É importante ressaltar que o clustering é uma abordagem não supervisionada, o que significa que não requer rótulos ou informações pré-existentes sobre os dados. Em vez disso, ele se baseia na semelhança entre os objetos para formar clusters automaticamente.
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