O agrupamento K-means categoriza dados não rotulados de forma não supervisionada, utilizando características em vez de categorias predefinidas. A variável K indica o número de grupos ou categorias gerados. O objetivo é dividir os dados em K clusters distintos e determinar a localização do centro de massa de cada cluster. Um novo ponto de dados pode então ser atribuído a um cluster (classe) com base no centro de massa mais próximo. Este método tem a grande vantagem de eliminar o viés humano da análise. A máquina constrói seus próprios clusters, em vez de um pesquisador fazê-lo com base em evidências empíricas, e não em suposições.
O que é Agrupamento K-means?