Análise de Cluster
Análise de Cluster para Concursos Públicos
A Análise de Cluster (ou Análise de Agrupamentos) é uma técnica estatística multivariada que visa agrupar objetos ou indivíduos em grupos (clusters) homogêneos, com base em suas similaridades. É amplamente cobrada em concursos públicos que envolvem estatística, especialmente em áreas como economia, administração e ciências sociais.
Conceitos Fundamentais
- Objetivo: Classificar elementos em grupos distintos, onde os membros de cada grupo são similares entre si e diferentes dos demais grupos.
- Aplicações: Segmentação de mercado, classificação de espécies biológicas, organização de documentos, entre outros.
- Tipos de Dados: Pode ser aplicada a variáveis quantitativas ou qualitativas (com adaptações).
Métodos Principais
- Métodos Hierárquicos:
- Agrupamento aglomerativo (bottom-up): Cada observação inicia como um cluster e são unidos sucessivamente.
- Agrupamento divisivo (top-down): Todos iniciam no mesmo cluster e são divididos iterativamente.
- Medidas de Distância: Euclidiana, Manhattan, Mahalanobis ou correlação.
- Métodos Não-Hierárquicos:
- K-means: Divide os dados em k clusters pré-definidos, minimizando a variância intra-grupos.
- Exige definição prévia do número de clusters.
Etapas da Análise
- Selecionar as variáveis relevantes.
- Padronizar os dados (se necessário).
- Escolher a medida de distância ou similaridade.
- Aplicar o método de agrupamento.
- Validar os clusters (ex.: coeficiente de silhueta).
Questões Comuns em Concursos
- Diferença entre métodos hierárquicos e não-hierárquicos.
- Interpretação de dendrogramas (métodos hierárquicos).
- Cálculo de distâncias entre observações.
- Vantagens e limitações do K-means.
Dicas para Resolução de Questões
- Foque nos conceitos básicos e aplicações práticas.
- Entenda a lógica por trás das medidas de distância.
- Revise exemplos de aplicação em áreas como marketing ou biologia.