Clustering: diferenças entre revisões
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{{mais fontes|data=fevereiro de 2014}}
'''Clustering''' é uma técnica de [[Mineração de dados|Data Mining]] para fazer agrupamentos automáticos de dados segundo seu grau de semelhança. O critério de semelhança faz parte da definição do problema e, dependendo, do algoritmo.
O procedimento de Clustering também pode ser aplicado a bases de texto utilizando algoritmos de [[Mineração de texto|Text Mining]], onde o algoritmo procura agrupar textos que falem sobre o mesmo assunto e separar textos de conteúdo diferentes.
Normalmente o usuário do sistema deve escolher ''a priori'' o número de grupos a serem detectados. Alguns
Os tipos de algoritmos de agrupamento de dados mais comuns são os: Particionais e os Hierárquicos.
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|primeiro1 = Toby
|último1 = Segaran
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|título= [[Programming Collective Intelligence]]
|edição= First
|publicado= O’Reilly
|ano= 2007
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}}
</ref>
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|primeiro1 = Jon
|último1 = Kleinberg
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|primeiro2 = Éva
|último2 = Tardos
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|título= [[Algorithm Design]]
|edição= First
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</big>
{{Referências
{{Esboço-programação}}
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