K-Means

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O quê é o K-Means?

O K-means é um algoritmo de aprendizado de máquina não-supervisionado proposto por Hugo Steinhaus em 1956 que agrupa dados similares em clusters. Ele funciona de forma iterativa, escolhendo k centroides, atribuindo cada ponto de dados ao centroide mais próximo e recalculando os centroides até que não haja mais mudanças ou um número máximo de iterações seja atingido.

Quais são as características do K-Means?

  • O K-Means é um algoritmo de aprendizado de máquina.
  • O K-Means é um algoritmo de agrupamento.
  • O K-Means é um algoritmo não-supervisionado.
  • O K-Means é um algoritmo iterativo.
  • O K-Means converge para uma solução local ótima.
  • O K-Means possui desempenho sensível à inicialização e às características dos dados.

Quais as aplicações do K-Means?

  • Segmentação de Clientes – O K-Means pode ser usado para agrupar clientes com base em suas características, permitindo que as empresas personalizem suas campanhas de marketing para cada grupo.

  • Agrupamento de Notícias – O K-Means pode ser usado para agrupar notícias em categorias com base no seu conteúdo, tornando mais fácil para os usuários encontrar notícias relevantes.

  • Detecção de Fraudes – O K-Means pode ser usado para detectar transações suspeitas agrupando transações semelhantes e identificando aquelas que são diferentes do grupo.

  • Análise de Imagens – O K-Means pode ser usado para segmentar imagens em regiões com características semelhantes, facilitando a análise de padrões em imagens.

  • Bioinformática: O K-Means pode ser usado para agrupar proteínas ou genes com base em suas características, permitindo que os cientistas identifiquem novas descobertas na área da biologia molecular.

Qual é o algoritmo K-Means?

  1. Escolha um valor k para o número de clusters desejados.
  2. Inicialize aleatoriamente os centroides dos k clusters.
  3. Atribua cada ponto de dados ao centroide mais próximo com base na distância euclidiana entre o ponto de dados e os centroides.
  4. Recalcule os centroides de cada cluster como a média dos pontos de dados atribuídos a ele.
  5. Repita os Passos 3 e 4 até que não haja mais mudanças ou um número máximo de iterações seja atingido.
  6. O resultado final é um conjunto de k clusters, onde cada ponto de dados pertence a um cluster específico.

Qual o desempenho do K-Means?

O desempenho do algoritmo K-Means é afetado por diversos fatores, como a escolha do número de clusters k, as características do conjunto de dados, a escolha inicial dos centroides e o número de iterações. Em geral, a complexidade do algoritmo é polinomial, em função do número de pontos n, dimensão d dos dados, do número de clusters k e o número de iterações i:

  • O(ndki) operações de ponto flutuante.

Como implementar o K-Means?

Veja o código completo no GitHub.