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@canetas.pretas
PARTICIONAIS
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Particionais
Prof. Raphael Lacerda
An improved overlapping k-means clustering 
method for medical applications -
ScienceDirect
Types of Clustering (hypertextbookshop.com)
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K-Means (hard)
● Entrada: número de grupos desejados
● centróide - ponto médio de um grupo
Prof. Raphael Lacerda The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know | by George Seif | Towards Data Science
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K-Means
● k - número de grupos desejados
○ particiona N objetos em K grupos
■ similaridade INTRA→ ALTA
■ similaridade INTER→ BAIXA
● avaliação
○ INTRA→ valor médio dos objetos (centro de gravidade)
● Cada objeto pertence a um cluster do centróide mais próximo
● REFINAMENTO iterativo
○ centroide inicial escolhido de forma aleatória
○ calcula distância
○ novos centroides são calculados
● Parada: função de custo e número máximo de interações
Prof. Raphael Lacerda
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exemplo
Prof. Raphael Lacerda
Clustering with Scikit with GIFs -
dashee87.github.io
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K-Medoide (hard)
● análogo ao K-means
● medoide - objeto mais centralmente
localizado do grupo
● k-medoides escolhe objetos da própria base
como os centros dos grupos,
k-means calcula o centro do grupo a partir
dos objetos neles contidos.
● Mais robusto a ruídos e outliers
Prof. Raphael Lacerda
Understanding K-Means, K-Means++ and, K-
Medoids Clustering Algorithms | by Satyam 
Kumar | Towards Data Science
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Árvore Geradora Mínima (MST)
● Baseado na teoria dos grafos
● Uma árvore é dita geradora
se ela interliga
(direta ou indiretamente)
todos os nós do grafo
● encontrar, dado um grafo com arestas
ponderadas, uma estrutura de conexão (árvore)
em que todos os nós (geradora)
se conectem (direta ou indiretamente) uns aos outros.
● Não requer a definição de protótipos
Prof. Raphael Lacerda
O Problema da Árvore Geradora Mínima 
(AGM) - NazaWiki (wikidot.com)
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