ALGORITMOS PARA CIÊNCIA DE DADOS -
ESTUDOS DE CASOS
1 - Você terá que analisar as características dos clusters gerados e relacioná-los
com as regras geradas pelo apriori, descreva isso em um relatório e com as regras
e clusters gerados.
Tabela1: Erro RMS X Cluster
O algoritmo de clustering k-means foi proposto por MacQueen (1967) e utiliza medidas de
similaridade entre os objetos. O algoritmo recebe como parâmetro a quantidade de clusters nos quais
se deseja agrupar os objetos, então, escolhe aleatoriamente N objetos que se tornam representantes
de cada cluster, os centroides. Os objetos são então alocados nos clusters, colocados no cluster do
centroide mais próximo, e a cada iteração do o algoritmo, o centroide é recalculado, usando a média
das distâncias entre todos os integrantes do cluster.
Como existem uma grande variedade de algoritmos de clustering, há também uma grande
variedade de técnicas de validação, que levam em consideração medidas internas aos clusters e
medidas externa, considerando o modelo completo. Aqui utilizaremos a técnica de medidas internas
das Somas dos Erros Quadrados.
