Aprendizado não supervisionado em R

O algoritmo k-means é uma abordagem comum para agrupamento. Você vai aprender como o algoritmo funciona por baixo dos panos, implementar k-means em R, visualizar e interpretar os resultados e escolher o número de grupos quando isso não é conhecido de antemão. Ao final do capítulo, você terá aplicado k-means a um conjunto de dados "do mundo real" divertido!

O agrupamento hierárquico é outro método popular de agrupamento. O objetivo deste capítulo é explicar como ele funciona, como usá-lo e como se compara ao k-means.

A análise de componentes principais, ou PCA, é uma abordagem comum para redução de dimensionalidade. Aprenda exatamente o que a PCA faz, visualize os resultados com biplots e scree plots e trate de questões práticas como centralizar e escalar os dados antes de executar a PCA.

O objetivo deste capítulo é orientar você por uma análise completa usando as técnicas de aprendizado não supervisionado abordadas nos três primeiros capítulos. Você vai avançar no que aprendeu combinando PCA como etapa de pré-processamento para agrupamento, usando dados que consistem em medições de núcleos celulares de massas mamárias humanas.