Curso de Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

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  • Conheça o básico sobre análise exploratória
  • Crie visualização de dados utilizando a biblioteca plotly
  • Utilize o método K-means, DBSCAN e Mean shift para agrupar dados sem classificação
  • Aprenda a agrupar vinhos
  • Avalie a qualidade de uma clusterização através da utilização do coeficiente de silhueta
  • Parametrize métodos de clusterização através do máximo coeficiente de silhueta

Conteúdo Detalhado

  1. Análise exploratória

    • Importando-e-Analisando-os-Dados
    • Analisando os Dados
    • Atributos com Informação Importante
    • Normalização Manual
    • Normalização Sklearn
    • Visualização básica dos dados
    • Outras formas de normalização
  2. Introdução à clusterização K-means

    • Projeto da aula anterior
    • Introdução ao K-means
    • Visualizando os Clusteres Parte 1
    • Visualizando os Clusteres Parte 1 - k 3
    • Apresentação Visualizando os Clústeres parte 3
    • Visualizando os Cústeres Parte 3
    • Introdução ao K-means
    • Prevendo o clúster de novas amostras
  3. Introdução à clusterização DBSCAN

    • Exemplo Introdução ao DBSCAN
    • Introdução ao DBSCAN
    • Variando os parâmetros do DBSCAN
    • Introdução ao DBSCAN
    • Outras métricas de distância
  4. Introdução à clusterização Mean shift

    • Introdução ao Mean-Shift
    • Variando os parâmetros do Mean-Shift
    • Introdução ao Mean shift
    • Adicionando no gráfico os clústeres
  5. Introdução ao coeficiente de silhueta para avaliação de clusterizações

    • Introdução ao Coeficiente de Silhueta
    • Coeficiente de Silhueta K-means
    • Introdução ao Coeficiente de Silhueta Mean-Shift Introdução ao Coeficiente de Silhueta Mean-Shif
    • Introdução ao Coeficiente de Silhueta
    • Para saber mais: definindo os parâmetros do DBSCAN através do coeficiente de Silhueta

Primeira aula de Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

Instrutores

  • Gabriel é Engenheiro R&D e possui graduação em Engenharia Eletrônica com Honra ao Mérito e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá – UNIFEI, com ênfase em instrumentação e processamento de sinais. Atualmente está cursando Doutorado na EESC-USP na área de sistemas inteligentes e atuando também como para o setor elétrico brasileiro.

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Público alvo

Estudantes; Iniciantes em Machine Learning e Ciência de Dados

Última atualização

06/04/2020

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