O que é o K-Means Clustering Algorithm?
O K-Means Clustering Algorithm é um método de agrupamento não supervisionado amplamente utilizado em análise de dados e aprendizado de máquina. Ele visa particionar um conjunto de dados em K grupos distintos, onde cada grupo é representado por um centroide, que é a média dos pontos de dados pertencentes a esse grupo. O algoritmo é especialmente eficaz para identificar padrões e estruturas em grandes volumes de dados.
Como funciona o K-Means Clustering Algorithm?
O funcionamento do K-Means pode ser dividido em algumas etapas principais:
- Inicialização: O algoritmo começa selecionando aleatoriamente K centroides a partir dos dados.
- Atribuição de clusters: Cada ponto de dado é atribuído ao centroide mais próximo, formando K grupos.
- Atualização dos centroides: Os centroides são recalculados como a média dos pontos de dados em cada grupo.
- Iteração: As etapas de atribuição e atualização são repetidas até que os centroides não mudem significativamente ou até que um número máximo de iterações seja alcançado.
Aplicações do K-Means Clustering Algorithm
O K-Means é utilizado em diversas áreas, incluindo:
- Segmentação de mercado: Identificação de grupos de clientes com características semelhantes.
- Compressão de imagem: Redução do número de cores em uma imagem, mantendo a qualidade visual.
- Detecção de anomalias: Identificação de padrões incomuns em conjuntos de dados.
Vantagens e desvantagens do K-Means Clustering Algorithm
Entre as vantagens do K-Means, destacam-se a sua simplicidade e eficiência em termos de tempo de execução. No entanto, o algoritmo possui algumas desvantagens, como a necessidade de definir o número de clusters K previamente e a sensibilidade a outliers, que podem distorcer os resultados.