Introdução ao agrupamento baseado em modelo

Modelos de Mistura em R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

O que é agrupamento?

O procedimento de particionar um conjunto de observações em subclasses significativas

 $\to$ Ajudar a explorar e entender a estrutura natural em um conjunto de dados

Modelos de Mistura em R

Aplicações de agrupamento

  • Medicina
    • Ex. Em imagens médicas, para distinguir diferentes tipos de tecido
  • Negócios
    • Ex. Descobrir grupos distintos de clientes para criar campanhas de marketing segmentadas
  • Ciências Sociais
    • Ex. Identificar zonas da cidade pelo tipo de crime para gerir melhor os recursos de segurança
Modelos de Mistura em R

Métodos de agrupamento

  • Técnicas de partição
    • Encontram centros dos clusters entre as observações e cada uma é atribuída ao cluster com centro mais próximo. Ex.: Kmeans
  • Técnicas hierárquicas
    • Conectam observações pela similaridade para formar clusters. Ex.: Hierarchical clustering
  • Métodos baseados em modelo
    • Usam distribuições probabilísticas para criar os clusters. Ex.: Mixture models
Modelos de Mistura em R

Conjunto de dados de gênero

gender <- read.csv("gender.csv")
head(gender)

    Height   Weight      BMI
1 73.84702 241.8936 31.18576
2 68.78190 162.3105 24.12104
3 74.11011 212.7409 27.23291
4 71.73098 220.0425 30.06706
5 69.88180 206.3498 29.70803
6 67.25302 152.2122 23.66049
Modelos de Mistura em R

Conjunto de dados de gênero: você consegue adivinhar o gênero?

library(ggplot2)
ggplot(gender, aes(x = Weight, y = BMI)) + geom_points()

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Conjunto de dados de gênero: você consegue adivinhar o gênero?

Modelos de Mistura em R

Em abordagens tradicionais de cluster

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Agrupamento baseado em modelo

Modelos de Mistura em R

Agrupamento baseado em modelo

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Vamos praticar!

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