Aprendizado De Máquina Utilizando Agglomerative Clustering Programado Em Python
De Vitor Amadeu Souza
Duração1h 25m
Sobre este audiolivro
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.
Detalhes do audiolivro
GêneroTechnology
Duração1 h 25 min
Narrado porOuça com mais de 1.000 vozes
FormatoeBook com áudio
Data de publicação19 de set. de 2024
IdiomaPortuguês
Sumário
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – Agglomerative Clustering
5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento
Mostrar todos os capítulosVer menos
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
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