Revisão de PCA e próximos passos

Aprendizado não supervisionado em R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Revisão até aqui

  • Baixou os dados e preparou para modelagem
  • Análise exploratória de dados
  • Fez análise de componentes principais
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Próximos passos

  • Concluir o agrupamento hierárquico
  • Concluir o k-means
  • Combinar PCA e agrupamento
  • Comparar resultados do agrupamento hierárquico com o diagnóstico
  • Comparar resultados de hierárquico e k-means
  • PCA como pré-processamento para agrupamento
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Revisão: agrupamento hierárquico em R

# Calculates similarity as Euclidean distance between observations
s <- dist(x)

# Returns hierarchical clustering model
hclust(s)

Call:
hclust(d = s)

Cluster method   : complete 
Distance         : euclidean 
Number of objects: 50
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Revisão: k-means em R

$$

# k-means algorithm with 5 centers, run 20 times
kmeans(x, centers = 5, nstart = 20)

$$

  • Uma observação por linha, uma variável por coluna
  • k-means tem componente aleatória
  • Rode o algoritmo várias vezes para aumentar a chance do melhor modelo
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Vamos praticar!

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