Ao utilizar este site, você concorda com a Política de Privacidade e os Termos de Uso.
Aceitar

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

  • Notícias24h
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Animais
  • Automóveis
  • Casa e Decoração
  • Ciência
  • Educação
  • Entretenimento
  • Gastronomia
  • Guia de Compras
  • Marketing Digital
  • Mensagens
  • Nomes e Apelidos
  • Relacionamentos
  • Saúde
  • Significados
  • Símbolos e Emojis
  • Telecomunicações
  • Utilidades
  • Ferramentas
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories
Notificação
Redimensionador de fontesAa

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

Redimensionador de fontesAa
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Notícias
  • Categorias
    • Finanças
    • Economia
    • Carreira
    • Negócios
    • Tecnologia
    • Marketing Digital
    • Automóveis
    • Educação
    • Casa e Decoração
    • Guia de Compras
    • Entretenimento
    • Relacionamentos
    • Saúde
    • Gastronomia
    • Animais
    • Telecomunicações
    • Significados
    • Utilidades
    • Mensagens
    • Nomes e Apelidos
    • Símbolos e Emojis
    • Web Stories
    • Glossários
  • Ferramentas
Siga-nos
PUBLICIDADE

Página Inicial > Glossários > K

K-Means Clustering

Escrito por Redator
Publicado 24 de fevereiro de 2025, às 00:56
Compartilhar
3 min de leitura

O que é K-Means Clustering?

K-Means Clustering é um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado utilizado para a segmentação de dados. Ele busca agrupar um conjunto de n observações em k grupos, onde cada observação pertence ao grupo com a média mais próxima. Este método é amplamente utilizado em análise de dados, marketing, reconhecimento de padrões e compressão de imagem.

Como funciona o K-Means Clustering?

O funcionamento do K-Means Clustering envolve algumas etapas principais. Primeiro, o número de clusters (k) deve ser definido. Em seguida, o algoritmo seleciona aleatoriamente k pontos como centros iniciais dos clusters. A seguir, cada ponto de dado é atribuído ao cluster cujo centro está mais próximo, utilizando uma medida de distância, geralmente a distância euclidiana. Após a atribuição, os centros dos clusters são recalculados como a média dos pontos atribuídos a cada cluster. Esse processo se repete até que os centros dos clusters não mudem significativamente ou até que um número máximo de iterações seja alcançado.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Aplicações do K-Means Clustering

O K-Means Clustering é utilizado em diversas aplicações, como segmentação de clientes, onde empresas podem identificar grupos de consumidores com comportamentos semelhantes. Também é aplicado em análise de imagem, onde é utilizado para compressão e segmentação de imagens. Além disso, é uma técnica comum em ciência de dados para explorar e entender grandes conjuntos de dados.

Vantagens e desvantagens do K-Means Clustering

Entre as vantagens do K-Means Clustering, destaca-se sua simplicidade e eficiência em termos de tempo de execução, especialmente em grandes conjuntos de dados. No entanto, o algoritmo possui algumas desvantagens, como a necessidade de definir o número de clusters a priori e sua sensibilidade a outliers, que podem distorcer os resultados finais.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Considerações finais sobre K-Means Clustering

Embora o K-Means Clustering seja uma ferramenta poderosa para a análise de dados, é importante considerar suas limitações e complementá-lo com outras técnicas de análise quando necessário. A escolha do número de clusters e a interpretação dos resultados requerem um entendimento profundo do domínio de aplicação.

RECOMENDADO PARA VOCÊ

Kit de Isenção de Impostos
Kit de Suspensão de Tributos
Kapitaleinlage
Compartilhe este artigo
Facebook Whatsapp Whatsapp Telegram
PUBLICIDADE

Você também pode gostar

Konsequências de Traição

Criptococose

Kreditsicherheiten

Keypoint Detection

Kennel de Previdência Familiar

Krisenbewältigung

Kahnawake

Kelp forest

Siga-nos
2020 - 2025 © Credited - Todos os direitos reservados.
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories