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Aprendizado de Máquina - Coggle Diagram

- - - - o critério geralmente é
        representado por uma função
        
        Distância Euclidiana
        
        Distância de Manhattan
        
        é gerada uma matriz de distâncias (dissimilaridades)
    - - atende à critérios de similaridade
        
        e são distantes de outros grupos
        
        as exceções são chamadas de
        outliers
    - - Particional
        
        cada coleção de amostras é um grupo
        
        grupos não interseccionados
        
        se são, é um conceito fuzzificado
        
        K-means
        
        centroide
        (centro de massa do grupo)
        
        é custoso pois calcula-se a média de todos os elementos
        
        K-medoids
        
        similar ao K-means, mas ao invés da média, é uma amostra da base amostral
        
        S.O.M
        (Self-Organizing Map)
        
        ele descobre a quantidade de
        partições
      - Hierárquico
        
        "de dois em dois"
        
        cada amostra é um grupo