Download - II.3 Classificação Não-Supervisionada
![Page 1: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/1.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
![Page 2: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/2.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
Classificação Não Supervisionada
• As instâncias não são previamente classificadas• Um algoritmo de classificação não supervisionada
define dinamicamente o atributo de classificação e as classes– Algoritmos de lógica muito complexa
![Page 3: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/3.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
• O objetivo é mostrar as instâncias caem dentro de um grupo (cluster)– Um grupo podia ser clientes que compram muito
equipamentos eletrônicos
• Os algoritmos de clustering diferem– Na forma como os grupos são visualizados– Na precisão com que os grupos são definidos
Lógica de Clustering
![Page 4: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/4.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCGVisualização de Grupos
a
d
k
j
h
e
c
b
g
i
f
![Page 5: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/5.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCGVisualização de Grupos (2)
a
d
k
j
g
e
h
c
i
f
b
Note que uma instância pode pertencer a mais de um grupo
![Page 6: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/6.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
• O estágio de agrupamento (clustering) é muitas vezes seguido de outro estágio– Dado um grupo, uma árvore de decisão ou um
conjunto de regras de classificação são inferidas para o grupo (definição do grupo)
Semântica de Grupos
![Page 7: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/7.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCGAlgoritmo CobWeb
• Técnica incremental de agrupamento• Atributos nominais• Agrupamentos hierárquicos de instâncias• Category Utility
– Medida de qualidade de um grupo
![Page 8: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/8.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
Estado Temp Umid Vento Jogoensol quente alta falso não (a)
ensol quente alta verdade não (b)
nublado quente alta falso sim (c)
chuvoso amena alta falso sim (d)
chuvoso fria normal falso sim (e)
chuvoso fria normal verdade não (f)
nublado fria normal verdade sim (g)
ensol amena alta falso não (h)
ensol fria normal falso sim (i)
Algoritmo CobWeb (2)
![Page 9: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/9.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
chuvoso amena normal falso sim (j)
ensol amena normal verdade sim (k)
nublado amena alta verdade sim (l)
nublado quente normal falso sim (m)
chuvoso amena alta verdade não (n)
Algoritmo CobWeb (3)
![Page 10: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/10.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
a:não a:não b:não d:simc:sim
e:sim
e:sim
a:não b:não d:simc:sim
f:não
(1) (2)
(3)
Algoritmo CobWeb (4)
![Page 11: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/11.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
e:sim
a:não b:não d:simc:sim
f:não
(4)
g:sim
Algoritmo CobWeb (5)
![Page 12: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/12.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
e:sima:não
c:simb:não
f:não
(5)
g:simd:sim h:não
Algoritmo CobWeb (6)
![Page 13: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/13.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
e:sim
a:não
i:sim
b:não
f:não
(6)
g:sim
d:sim h:não
k:sim
l:simc:sim
n:não
j:sim
m:sim
1
2 3
4 5 6
7
Algoritmo CobWeb (7)
![Page 14: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/14.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
Estado Temp Umid Vento Jogoensol quente alta falso não (a, 1-2-
4)
ensol quente alta verdade não (b), 1-2-5-7
nublado quente alta falso sim (c), 1-2-5
chuvoso amena alta falso sim (d, 1-2-4)
chuvoso fria normal falso sim (e), 1-3-6
chuvoso fria normal verdade não (f), 1-3
nublado fria normal verdade sim (g), 1-3
ensol amena alta falso não (h, 1-2-4)
ensol fria normal falso sim (i), 1-3-6
Algoritmo CobWeb (8)
![Page 15: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/15.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCG
chuvoso amena normal falso sim (j), 1-3
ensol amena normal verdade sim (k), 1-2-5-7
nublado amena alta verdade sim (l), 1-2-5
nublado quente normal falso sim (m), 1-3
chuvoso amena alta verdade não (n), 1-3
Algoritmo CobWeb (9)
![Page 16: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/16.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCGAlgoritmo CobWeb (10)
• Aplicando um algoritmo de classificação, pode-se inferir a semântica dos grupos– 1-2-4– 1-2-5-7– 1-2-5– 1-3-6– 1-3
![Page 17: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/17.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCGAlgoritmo CobWeb (11)
• Para ver como a qualidade — category utility — de um grupo é calculada, consulte o livro-texto– Págs. 217-218
![Page 18: II.3 Classificação Não-Supervisionada](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022083006/56813d0d550346895da6c43c/html5/thumbnails/18.jpg)
Marcus SampaioDSC/UFCGAlgoritmo CobWeb (12)
• Como fazer predição com um modelo induzido por um algoritmo clustering?– Dada uma instância de execução, o algoritmo
classifica a instância como pertencendo a um ou mais grupos