Discussão do artigo "Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 08): Agrupamento K-Means em MQL5"
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 08): Agrupamento K-Means em MQL5 foi publicado:
A mineração de dados é crucial para um cientista de dados e um trader porque, muitas vezes, os dados não são tão diretos quanto pensamos, o olho humano não consegue entender o padrão subjacente menor e as relações no conjunto de dados, talvez o algoritmo K-means pode nos ajudar com isso. Vamos descobrir.
A análise de agrupamento é uma tarefa de agrupar um conjunto de objetos de forma que os objetos com os mesmos atributos sejam colocados dentro dos mesmos grupos (clusters).
Se você for ao shopping, encontrará itens semelhantes mantidos juntos, certo? Alguém fez o processo de agrupá-los. Quando o conjunto de dados não estiver agrupado, a análise de agrupamento fará exatamente isso, agrupará os valores de dados que são mais semelhantes (em certo sentido) entre si do que o restante dos grupos (clusters).
A própria análise de agrupamento não é um algoritmo específico. A tarefa geral pode ser resolvida por meio de vários algoritmos que diferem significativamente em termos de entendimento sobre o que constitui um cluster.
Autor: Omega J Msigwa