Em um projeto de ciência de dados, pretende-se identificar segmentos de clientes sem rótulos previamente…

A Análise de Componentes Principais (PCA) constitui um método de agrupamento hierárquico capaz de definir o número de partições a partir da variância explicada.

O Agrupamento Hierárquico produz partições de natureza probabilística, atribuindo a cada observação uma probabilidade de pertencimento a cada grupo.

As Regras de Associação têm como finalidade o particionamento de observações em grupos homogêneos com base em medidas de distância entre os registros.

Os Modelos de Mistura de Gaussianas (GMM) representam os grupos como distribuições probabilísticas, permitindo acomodar diferentes formas, variâncias e sobreposições.

A aplicação do PCA antes do agrupamento preserva as relações não lineares presentes nos dados, mantendo sua estrutura original após a transformação.