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 | 
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