Clusterização
Algoritmo Gaussian Mixture
1. Flexibilidade em Formas de Cluster:
O algoritmo Gaussian Mixture permite a formação de clusters flexíveis que não estão limitados a formas geométricas específicas. Isso é especialmente útil quando os dados possuem formas complexas ou clusters com diferentes tamanhos e densidades.
A clusterização é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que agrupa dados em clusters ou grupos com base em semelhanças intrínsecas entre eles.
2. Modelagem da Incerteza:
Uma característica única do Gaussian Mixture é a capacidade de modelar a incerteza associada a cada ponto de dados. Ele fornece uma probabilidade de pertencimento a cada cluster, o que é valioso em cenários onde a atribuição rígida de um ponto a um único cluster não é apropriada.
3. Tolerante a Outliers:
Devido à sua natureza probabilística, o Gaussian Mixture é mais tolerante a outliers do que alguns outros algoritmos de clusterização. Isso ajuda a minimizar o impacto negativo de pontos de dados aberrantes na formação dos clusters.
4. Aplicação em Mistura de Distribuições:
Além da clusterização, o Gaussian Mixture também é amplamente utilizado em modelagem de mistura de distribuições, o que o torna versátil em contextos como detecção de anomalias, compressão de dados e geração de amostras sintéticas.
5. Abordagem Probabilística para Clusterização:
A abordagem probabilística do Gaussian Mixture torna a clusterização mais robusta, pois reconhece a natureza incerta dos agrupamentos de dados do mundo real. Isso é particularmente útil em cenários onde a segmentação clara é desafiadora.