Clustering (Agrupamento)

Última atualização: 02 de Junho de 2025

Clustering, ou Agrupamento, é uma técnica fundamental de Aprendizado Não Supervisionado em Machine Learning. O objetivo do clustering é organizar um conjunto de objetos de dados em grupos, chamados "clusters", de tal forma que os objetos dentro do mesmo cluster sejam mais semelhantes entre si (de acordo com alguma métrica de similaridade) do que com os objetos em outros clusters.

Em essência, o clustering busca descobrir a estrutura ou os agrupamentos naturais presentes nos dados, sem qualquer conhecimento prévio sobre as categorias ou rótulos desses dados. O algoritmo de clustering explora as características dos dados para identificar esses grupos intrínsecos.

Como Funciona (Conceitualmente):

Os algoritmos de clustering geralmente operam com base em uma medida de distância ou similaridade entre os pontos de dados. Pontos que estão "próximos" uns dos outros no espaço de características são agrupados, enquanto pontos distantes são colocados em clusters diferentes.

Existem vários tipos de algoritmos de clustering, cada um com sua própria abordagem:

Baseados em Centróides (ex: K-Means): Particionam os dados em um número pré-definido (K) de clusters, onde cada cluster é representado por um centróide (geralmente a média dos pontos no cluster). Os pontos são atribuídos ao cluster cujo centróide está mais próximo.
Baseados em Densidade (ex: DBSCAN): Agrupam pontos que estão densamente compactados, marcando como outliers os pontos que se encontram sozinhos em regiões de baixa densidade.
Hierárquicos: Criam uma hierarquia de clusters, que pode ser representada como uma árvore (dendrograma). Podem ser aglomerativos (começando com cada ponto como um cluster e fundindo-os) ou divisivos (começando com todos os pontos em um cluster e dividindo-os).
Baseados em Distribuição (ex: Gaussian Mixture Models - GMM): Assumem que os dados são gerados a partir de uma mistura de distribuições de probabilidade (geralmente gaussianas), e cada cluster corresponde a uma dessas distribuições.

Aplicações do Clustering:

Segmentação de Clientes: Agrupar clientes com comportamentos de compra, demografia ou preferências semelhantes para marketing direcionado.
Detecção de Anomalias: Identificar outliers que não pertencem a nenhum cluster significativo, o que pode indicar fraude, defeitos ou eventos raros.
Organização de Documentos: Agrupar documentos de texto por tópico.
Análise de Imagens: Segmentar regiões em uma imagem com base na similaridade de pixels.
Biologia: Agrupar genes com padrões de expressão semelhantes.
Sistemas de Recomendação: Agrupar usuários ou itens com características semelhantes para fazer recomendações.

Desafios do Clustering:

Escolher o número apropriado de clusters (para algoritmos como K-Means).
Definir uma métrica de similaridade/distância adequada para os dados.
Lidar com dados de alta dimensionalidade (a "maldição da dimensionalidade").
Interpretar o significado dos clusters resultantes.

Apesar dos desafios, o clustering é uma ferramenta valiosa para a exploração de dados, permitindo descobrir estruturas e insights que não seriam óbvios de outra forma.

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