Este livro visa introduzir e explorar o conceito de agrupamento hierárquico utilizando o algoritmo Agglomerative Clustering, aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica de aprendizado não supervisionado para identificar padrões e relações inerentes aos dados, organizando-os em grupos baseados em similaridade. Em particular, abordamos um exemplo prático de agrupamento hierárquico de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o Agglomerative Clustering pode ser usado para agrupar as características morfológicas das plantas em diferentes clusters, facilitando a visualização e a interpretação das relações entre as classes. Utilizando o método de ligação Ward e a métrica de distância Euclidiana, exploramos como a organização hierárquica dos dados em uma árvore de cluster (dendrograma) pode revelar insights sobre a estrutura dos dados e a proximidade entre as diferentes espécies de flores.
Número de páginas | 106 |
Edición | 1 (2024) |
Formato | A5 (148x210) |
Acabado | Tapa blanda (con solapas) |
Tipo de papel | Estucado Mate 90g |
Idioma | Portugués |
¿Tienes alguna queja sobre ese libro? Envía un correo electrónico a [email protected]
Haz el inicio de sesión deja tu comentario sobre el libro.