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#3714204

Amplamente utilizado em tarefas de clusterização, o algoritmo k-means

  • ignora valores extremos, uma vez que o cálculo do centroide é baseado em medianas.
  • tende a produzirclustersesféricos, sendo sensível à escala dos atributos.
  • encontra agrupamentos independentemente da inicialização e converge para a solução global ótima.
  • produz como saída, durante sua execução, o valor ótimo dek.
  • é adequado para dados categóricos, pois calcula centroides usando a moda das categorias.
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