O que é K-means Selecting K?

Introdução ao algoritmo K-means

O algoritmo K-means é uma técnica amplamente utilizada em análise de dados e aprendizado de máquina para agrupar um conjunto de dados em clusters. Ele é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, o que significa que não requer rótulos ou categorias pré-definidas para classificar os dados. O K-means é um algoritmo iterativo que busca minimizar a variância dentro de cada cluster, atribuindo cada ponto de dados ao cluster mais próximo.

Em resumo, o K-means é um algoritmo poderoso para agrupar dados em clusters, mas a escolha do valor de K é crucial para obter resultados significativos. Existem várias técnicas e métricas disponíveis para ajudar na seleção do valor ideal de K, como o método do cotovelo, o índice de silhueta e a validação cruzada. É importante lembrar que não existe uma solução única para determinar o valor de K, e diferentes técnicas podem fornecer resultados diferentes. Portanto, é recomendável experimentar diferentes valores de K e avaliar os resultados para encontrar a melhor solução para o seu conjunto de dados específico.