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Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

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Resumo do curso

  • 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

Público alvo

Estudantes; Iniciantes em Machine Learning e Ciência de Dados

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Última atualização

06/04/2020

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Formação com esse curso

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.

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

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Além da ótima didática do instrutor, o projeto e os exemplos utilizados ficam bem claros em nossa mente.

Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

Vitor Conde de Souza

Experiência foi boa e didática tbm. Porém parece que o curso não é continuo, pois importa as bibliotecas diversas vezes. Como o meu caso deixei continuo, eu não necessitava importar. Mas talvez para leigos, achem que deve ser importado todos os momentos.

Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

Samuel Eder

eu acredito ter atingido meu objetivo de aprendizado com esse curso, apenas senti que algumas partes poderiam estar um pouco melhor organizadas. por exemplo, na demonstração da aplicação do coeficiente de silhueta é mostrado como fazer para 2 dos 3 algoritmos de clustering que estão sendo estudados, e no final o resultado é mostrado para os 3 algoritmos, e isso causa um pouco de confusão e falta de coerência pois fico sem saber como aplicar o calculo do coeficiente para o 3º algoritmo, mas em uma atividade posterior é explicado no "para saber mais". no fim até acabei criando uma dúvida no forum para a questão de forma "desnecessária".

Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

Guilherme Oliveira Fonseca de Almeida

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