Introdução ao K-means

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Introdução ao 
K-means
 O K-means é um algoritmo popular de aprendizado não 
supervisionado, usado para agrupar dados em clusters com 
base em suas similaridades. Essa técnica de clusterização é 
amplamente utilizada em diversas áreas, desde análise de 
dados até segmentação de mercado.
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Visão Geral do Algoritmo
Princípio Básico
O K-means divide os dados em 
K clusters, onde K é um número 
pré-definido. O algoritmo aloca 
os dados a esses clusters de 
forma a minimizar a distância 
entre os pontos e o centroide 
de seu cluster.
Convergência
O algoritmo itera até que os 
centroides não se movam mais, 
indicando que os clusters estão 
estabilizados. Isso geralmente 
ocorre em um número 
relativamente pequeno de 
iterações.
Flexibilidade
O K-means é flexível e pode ser 
aplicado a uma ampla 
variedade de conjuntos de 
dados, desde que eles possam 
ser representados 
numericamente.
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Etapas do Algoritmo
1 Inicialização
Selecione K pontos aleatórios como centroides iniciais.
2 Atribuição
Atribua cada ponto de dados ao cluster cujo centroide está 
mais próximo.
3 Atualização
Calcule novos centroides como a média de todos os pontos 
no cluster.
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Aplicações do K-means
1 Segmentação de Mercado
Identificar grupos de clientes com 
comportamentos e preferências 
semelhantes.
2 Análise de Dados
Descobrir padrões e insights em grandes 
conjuntos de dados não estruturados.
3 Compressão de Imagens
Reduzir o número de cores em uma imagem, 
mantendo sua essência visual.
4 Reconhecimento de Fala
Agrupar amostras de áudio para melhorar a 
precisão da transcrição.
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