Encerramento e revisão

Aprendizado não supervisionado em R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Fechamento do estudo de caso

  • Processo completo de análise de dados com aprendizado não supervisionado
  • Abordagem criativa de modelagem
  • Pronto/a para desafios do mundo real
Aprendizado não supervisionado em R

Tipos de agrupamento

k-means vs dendrograma

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Redução de dimensionalidade

projeção PCA

Aprendizado não supervisionado em R

Seleção de modelo

# Initialize total within sum of squares error: wss
wss <- 0

# Look over 1 to 15 possible clusters
for (i in 1:15) {
  # Fit the model: km.out
  km.out <- kmeans(pokemon, centers = i, nstart = 20, iter.max = 50)
  # Save the within cluster sum of squares
  wss[i] <- km.out$tot.withinss
}

# Produce a scree plot
plot(1:15, wss, type = "b", 
     xlab = "Number of Clusters", 
     ylab = "Within groups sum of squares")
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Interpretando resultados de PCA

biplot e scree plot

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Importância de padronizar os dados

comparando importância de atributos com e sem escala

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Revisão do curso

pr.iris <- prcomp(x = iris[-5],
                  scale = FALSE,
                  center = TRUE)
summary(pr.iris)

Importance of components:
                          PC1     PC2    PC3     PC4
Standard deviation     2.0563 0.49262 0.2797 0.15439
Proportion of Variance 0.9246 0.05307 0.0171 0.00521
Cumulative Proportion  0.9246 0.97769 0.9948 1.00000
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Dendrograma

dendrograma

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Forças e limitações de cada algoritmo

resultados de agrupamento diferentes

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Revisão do curso

# Repeat for components 1 and 3
plot(wisc.pr$x[, c(1, 3)], col = (diagnosis + 1), 
     xlab = "PC1", ylab = "PC3")

componentes principais

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Aprimore suas habilidades!

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