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Aprendizado De Máquina Utilizando Agglomerative Clustering Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length1h 25m

About this audiobook

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.

Artificial Intelligence Futuristic

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 25 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateSep 19, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – Agglomerative Clustering

5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

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6Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

7constantes. Acompanhe um exemplo.

8posteriormente.

9relacionais:

10uma string.

11teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

12Sempre que precisarmos repetir um bloco de comandos

13comando.

14seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

15print(x)

16Função count()

17diferença, união, interseção e diferença simétrica.

18deste script para o Python, digitando:

19seguintes funções:

20>>> cos(pi)

21A seguir exemplos com números complexos.

22conforme ilustra o próximo exemplo.

23exemplo:

24O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

251 x

26x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()

27Capítulo VI

28Por fim, os resultados são visualizados em um gráfico de dispersão

29como uma ferramenta para explorar e visualizar agrupamentos em um

30# Aplicar Agglomerative Clustering

31A figura ilustra como o algoritmo identificou três grupos distintos de