Python: Aprendendo K-means para Análise de Dados
O algoritmo K-means é um método de aprendizado de máquina não supervisionado amplamente utilizado na análise de dados.
Publicado em 25 de novembro de 2023
Glossário
Como funciona o algoritmo K-means em Python?
O algoritmo K-means
O algoritmo K-means é um método de aprendizado de máquina não supervisionado que é amplamente utilizado na área de análise de dados. Ele é usado para agrupar um conjunto de dados em clusters, com base na similaridade entre as observações. O K-means é um algoritmo iterativo que busca minimizar a soma dos quadrados das distâncias entre os pontos e os centroides dos clusters.
O uso do K-means para análise de dados em Python
O K-means é uma técnica muito útil para análise de dados em Python. Ele pode ser aplicado em uma ampla variedade de problemas, como segmentação de clientes, detecção de anomalias, agrupamento de documentos e muito mais. Através do K-means, podemos identificar padrões e estruturas nos dados que podem não ser óbvios à primeira vista.
Implementando o algoritmo K-means em Python passo a passo
Agora, vamos entender como implementar o algoritmo K-means em Python passo a passo. Para isso, utilizaremos a biblioteca scikit-learn, que oferece uma implementação eficiente do K-means.
Passo 1: Importar as bibliotecas necessárias
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
Passo 2: Carregar os dados
# Carregar os dados (exemplo com dados fictícios)
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
Passo 3: Aplicar o K-means
# Criar uma instância do K-means com 2 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# Ajustar o K-means aos dados
kmeans.fit(X)
Passo 4: Analisar os resultados
# Obter os rótulos dos clusters para cada ponto
labels = kmeans.labels_
# Obter as coordenadas dos centroides
centroids = kmeans.cluster_centers_
Exemplo prático de aplicação do K-means em análise de dados com Python
Para ilustrar a aplicação do K-means em análise de dados com Python, consideremos um exemplo de segmentação de clientes em um e-commerce.
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# Carregar os dados
data = pd.read_csv("clientes.csv")
# Pré-processamento dos dados (remoção de outliers, normalização, etc.)
# Selecionar as features relevantes para a segmentação
features = data[['idade', 'renda', 'historico_compras']]
# Aplicar o K-means com 3 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(features)
# Obter os rótulos dos clusters para cada cliente
labels = kmeans.labels_
# Adicionar os rótulos dos clusters ao dataframe original
data['cluster'] = labels
# Analisar os resultados
cluster_0 = data[data['cluster'] == 0]
cluster_1 = data[data['cluster'] == 1]
cluster_2 = data[data['cluster'] == 2]
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