Machine Learning Como um iniciante na área de ciência de dados, você recebeu uma tarefa de agrupar um conjunto de dados de pessoas, utilizando um a...

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Machine LearningComo um iniciante na área de ciência de dados, você recebeu uma tarefa de agrupar um conjunto de dados de pessoas, utilizando um algoritmo de agrupamento. Você executou a separação utilizando um tutorial de internet, mas os resultados não foram satisfatórios. Buscando melhorar os resultados você pediu ajuda a um expert que lhe disse apenas o seguinte: “Altere o seu k-means para usar Manhattan ou Mahalanobis”.De acordo com o seu conhecimento do algoritmo k-means, o expert estava sugerindo que você:

Ed · Answer

O expert estava sugerindo que você alterasse a métrica de distância utilizada no algoritmo k-means. Em vez de utilizar a distância euclidiana, que é a métrica padrão, você poderia experimentar utilizar a distância de Manhattan ou a distância de Mahalanobis. Essas métricas podem levar a resultados diferentes e podem ser mais adequadas para o seu conjunto de dados de pessoas. Experimente fazer essa alteração e veja se os resultados melhoram.

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