O que é : K-means Clustering

O que é: K-means Clustering

K-means Clustering é um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado que visa agrupar dados em conjuntos ou “clusters”. O objetivo principal desse método é dividir um conjunto de dados em K grupos distintos, onde cada grupo contém dados semelhantes entre si e diferentes dos dados de outros grupos. O algoritmo funciona através da iteração, onde inicialmente são escolhidos K pontos centrais, chamados de centróides, e os dados são atribuídos ao grupo mais próximo. Esse processo é repetido até que os centróides não mudem significativamente, resultando em uma segmentação estável dos dados.

Esse método é amplamente utilizado em diversas aplicações, como segmentação de mercado, reconhecimento de padrões, compressão de imagem e análise de dados. A escolha do número K é crucial, pois impacta diretamente na qualidade dos clusters formados. Existem técnicas, como o método do cotovelo, que ajudam a determinar o número ideal de clusters, analisando a variação dos dados em relação ao número de clusters. Além disso, o K-means é conhecido por sua simplicidade e eficiência, tornando-se uma escolha popular entre profissionais de ciência de dados e analistas.

Entretanto, o K-means Clustering também possui limitações. Ele assume que os clusters têm formas esféricas e tamanhos semelhantes, o que pode não ser verdade em muitos conjuntos de dados do mundo real. Além disso, o algoritmo é sensível a outliers, que podem distorcer a formação dos clusters. Para superar essas limitações, variantes do K-means, como K-medoids e K-means++ foram desenvolvidas, oferecendo melhorias na robustez e na escolha inicial dos centróides. Assim, entender o que é K-means Clustering e suas nuances é fundamental para aplicar essa técnica de forma eficaz em projetos de análise de dados.