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Como realizar agrupamento e classificação usando o SciPy.

Aqui está um tutorial passo a passo sobre como realizar agrupamento e classificação usando o SciPy.

Introdução ao Agrupamento e Classificação​

Agrupamento e classificação são duas técnicas comuns usadas em aprendizado de máquina para agrupar pontos de dados semelhantes e fazer previsões. O agrupamento envolve dividir um conjunto de dados em grupos ou clusters com base na similaridade dos pontos de dados, enquanto a classificação envolve atribuir rótulos ou categorias aos pontos de dados com base em suas características.

Passo 1: Importar Bibliotecas Necessárias​

Para realizar agrupamento e classificação usando o SciPy, precisamos importar as bibliotecas necessárias. As principais bibliotecas que vamos usar são numpy, scipy e sklearn.

import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy
from scipy.spatial import distance
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

Passo 2: Gerando Dados​

Para demonstrar agrupamento e classificação, vamos gerar um conjunto de dados de exemplo usando a função make_blobs da biblioteca sklearn.datasets. Essa função cria um número especificado de clusters, cada um com um número especificado de pontos de dados.

# Gerar dados de exemplo
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0)

Passo 3: Agrupamento com Agrupamento Hierárquico Aglomerativo​

Agrupamento hierárquico aglomerativo é um método popular de agrupamento que mescla recursivamente clusters semelhantes até que um critério de parada seja atingido. Podemos realizar agrupamento hierárquico aglomerativo usando as funções linkage e dendrogram da biblioteca scipy.cluster.hierarchy.

# Calcular a matriz de distância par-a-par
dist_matrix = distance.pdist(X)

# Realizar agrupamento hierárquico
linkage_matrix = hierarchy.linkage(dist_matrix, method='complete')

# Plotar o dendrograma
dendrogram = hierarchy.dendrogram(linkage_matrix)

Passo 4: Agrupamento K-Means​

O agrupamento K-Means é outro algoritmo popular de agrupamento que divide os dados em um número especificado de clusters. Podemos realizar o agrupamento K-Means usando a classe KMeans da biblioteca sklearn.cluster.

# Realizar agrupamento K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(X)

# Plotar os clusters
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)

Passo 5: Classificação de Dados com K-Nearest Neighbors​

K-Nearest Neighbors (KNN) é um algoritmo simples de classificação que atribui rótulos aos pontos de dados com base na maioria dos votos de seus vizinhos mais próximos. Podemos realizar classificação KNN usando a classe KNeighborsClassifier da biblioteca sklearn.neighbors.

# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Realizar classificação KNN
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# Fazer previsões no conjunto de teste
y_pred = knn.predict(X_test)

Conclusão​

Neste tutorial, aprendemos como realizar agrupamento e classificação usando o SciPy. Cobrimos agrupamento hierárquico aglomerativo, agrupamento K-Means e classificação K-Nearest Neighbors. Essas técnicas são amplamente utilizadas em várias aplicações de aprendizado de máquina e podem ser aplicadas a uma ampla gama de conjuntos de dados.