quinta-feira, 24 de setembro de 2020

Machine Learning Não Supervisionado Data Crunching e Cluster Analysis

 Machine Learning Não Supervisionado

Data Crunching e Cluster Analysis




Videoaulas


Videoaula 1

Introdução à Estatística Multivariada e à Inteligência Artificial

https://youtu.be/AQdRiLq9lss




Videoaula 2

Data Crunching - Pivot Tables - Pivot ou Tabela Dinâmica em Excel (Calculo da Matriz de Médias Aritméticas)

https://youtu.be/vhHHc7VxgBk




Videoaula 3

Visual Analytics ou Cluster Analysis ou Elaboração do Dendrograma em Linguagem SAS na Nuvem ( SAS on Demand - Free) 


https://youtu.be/jkpbgtRNZ40











- Pesquisar Data:
                      - Mining
                      - Crunching
                      - Analysis


  Tabela Dinâmica - Excel (Pivot Table ou Paivot ou "Pivot" forma de referenciar em empresas)

 e Cluster Analysis



Estatística Multivariada, ML não Supervisionado – Cluster Analysis


Vamos começar a “olhar” com a Estatística (algoritmos matemáticos) ou a Inteligencia Artificila, de forma multivariada.

Isso é muito familiar para a gente por que nosso cérebro (muito mais poderoso que qualquer computador, 30.000 computadores de ultima geração de 2020) enxerga de forma multivariada.

Como reconhecemos os objetos ou as pessoas, por somente um item? Por exemplo, como reconhecemos uma pessoa: sexo, altura, cor do cabelo, formato do rosto, timbre da voz, sotaque, perfume que utiliza (ou que não utiliza), etc.

Na verdade utilizamos todos esses dados e muitos mais simultaneamente, ou seja, nosso sistema de reconhecimento natural é multivariado (como a Estatística Multivariada ou a Inteligencia Artificial-IA).

Como nosso cérebro processa toda essa informação em frações de segundo não sabemos. A neurociência está quebrando cabeça com isso. Podemos perguntar para Nicolelis (o neurocientista que dizem ter a maior chance de conseguir um Premio Nobel para o Brasil).

O que podemos fazer com a matemática, estatística, computação, Economia e IA é simular de alguma forma primitiva o funcionamento do cérebro.




Esse tipo de abordagem é utilizado nas áreas de Inteligencia de Negócios (BI), Sistemas de Informação ( Data Mining, Data Crunching, Decision Support Systems-DSS e Big-Small Data), IA e Pesquisa Cientifica



Também é utilizado numa área da Inteligência Artificial denominada Visual Analytics, vejamos o seguinte exemplo, como poderíamos enxergar em dimensão 78?










No exemplo a ser apresentado (arquivo de Excel para download), temos 4 categorias de pessoas: Atletas, Semi-atletas, Sedentários e Professores da ESALQ. Nessas pessoas foram medidas 3 variáveis (ou preditores), Índice de Massa Corporal, Quantos quilômetros corre ou anda por semana e Quilocalorias que Ingere por Dia (modelo trivariado, se tem mais do que uma já é multivariado ou IA).
Exemplo para Download:



Aqui apresentamos o nosso objetivo, elaborarmos um dendrograma, que é a representação gráfica da saída do procedimento Cluster Analysis do Programa SAS:






                         
                           Tabela Dinâmica
                              em   Excel
                             ( Pivot Table )

Podemos ver nesse exemplo que temos vários representantes de cada categoria, são exatamente 4 (ou quatro repetições de cada categoria)

Para aplicarmos Cluster Analysis devemos calcular previamente as medias aritméticas de cada categoria, para cada uma das 3 variáveis de resposta.






Vamos colocar a sequencia de passos para obtermos essas medias utilizando um recurso muito poderoso de bancos de dados do Excel (tal vez o mais poderoso):


 Tabela Dinâmica ou Pivot Table ou Pivot.


Passo 1 – Marcar o banco de dados original

Passo 2 – Entrar em Inserir e Depois em Tabela Dinâmica.






Passo 3 – Dar OK. Entraremos no Ambiente de Trabalho da Tabela Dinâmica:





Passo 4 – Clicar em Categorias “Cat.”(sem soltar o mouse, operação “Drag”) e arrastar as categorias para o local Rótulos de Linha.





Passo 5 – Arrastar as 3 variáveis observadas: IMC, Corr e Kcal para o local Somatória de Valores (Σ valores). Veja que o protótipo da Tabela Dinâmica, já está pronto, no canto superior esquerdo.



Passo 6 – O problema é que temos somatória dos valores e precisamos de medias aritméticas para entrar no Programa de 

Cluster Analysis do SAS. Como fazer para trocar 

somatória para medias?:


Veja que os dados são de soma, um IMC de 100, praticamente não existe ( 81,9 ; 100,7 ...)


·       Colocar o cursor na célula “soma de IMC

    ·   Pressionar o botão direito do mouse







    ·       Escolher a opção: “Configurações do Campo de Valor

    ·       Veja que está em “Soma”, clicar em “Média”. 





    Veja que agora temos Média de ICM para cada categoria.


    ·       Fazer mesma operação para Corr e Kcal.





    Fim do calculo das medias de cada categoria.


    Agora é somente copiar e colar no SAS.


    Programa SAS para Cluster Analysis dos Dados Calculados no Excel:

    data  pessoas;
    input cat $ imc corr kcal;
    cards;
    DADOS DO SAS DEPOIS DE APLICAR TABELA DINAMICA
    ;
    proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;
    var imc corr kcal;
    id cat;
    run;
    PROC TREE DATA = arvore;
    RUN;













    Curso de inglês da BBC, buscar no Youtube ou no Google

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    BBC English Plus



    Aulas sobre Gestão Sistêmica e Certificação Internacional da Qualidade

     Aulas sobre Gestão Sistêmica


     e Certificação 


    Internacional da Qualidade 


    Arquivo pfd para download, Slides das 


    Videoaulas:


    https://drive.google.com/file/d/1PwjK16Tsm8emwWgFys_yQyVHcUCwIh-G/view?usp=sharing



    Videoaulas:


    Gestão Sistêmica e Certificação Internacional da 

    Qualidade 

    Vídeo I

    https://youtu.be/WUOulBtequU


     Gestão Sistêmica e Certificação Internacional da 

    Qualidade 


    Vídeo II

    https://youtu.be/6bhSGl657UE



     Gestão Sistêmica e Certificação Internacional da 

    Qualidade 


    Vídeo III (Rápido)

    https://youtu.be/qfNGH3KNO5Q



    Gestão Sistêmica e Certificação Internacional da 

    Qualidade 

    Vídeo IV (Rápido)

    https://youtu.be/bsg-nmpRP_w



    Gestão Sistêmica e Certificação Internacional da 

    Qualidade 

    Vídeo V (Rápido)

    https://youtu.be/4Ls0aFk__FQ




    Arquivo ARFF de Falsificação de Dinheiro 1) Download 2) Copiar e Colar no Editor

     Arquivo ARFF de Falsificação de Dinheiro

    Fonte: Arquivos de amostra do Progrma R


    Arquivo para Download, padrão Weka (.arff):

    Arquivo Dinheiro Falso






    Arquivo em padrão Texto, completo, Dinheiro Falso:

    (Somente copiar e colar no Programa Notes do Computador)


    @RELATION banco

    @ATTRIBUTE Length REAL
    @ATTRIBUTE Left REAL
    @ATTRIBUTE Right REAL
    @ATTRIBUTE Bottom REAL
    @ATTRIBUTE Top REAL
    @ATTRIBUTE Diagonal REAL
    @ATTRIBUTE Class {0,1}

    @DATA      

    214.8,131.0,131.1,9.0,9.7,141.0,0
    214.6,129.7,129.7,8.1,9.5,141.7,0
    214.8,129.7,129.7,8.7,9.6,142.2,0
    214.8,129.7,129.6,7.5,10.4,142.0,0
    215.0,129.6,129.7,10.4,7.7,141.8,0
    215.7,130.8,130.5,9.0,10.1,141.4,0
    215.5,129.5,129.7,7.9,9.6,141.6,0
    214.5,129.6,129.2,7.2,10.7,141.7,0
    214.9,129.4,129.7,8.2,11.0,141.9,0
    215.2,130.4,130.3,9.2,10.0,140.7,0
    215.3,130.4,130.3,7.9,11.7,141.8,0
    215.1,129.5,129.6,7.7,10.5,142.2,0
    215.2,130.8,129.6,7.9,10.8,141.4,0
    214.7,129.7,129.7,7.7,10.9,141.7,0
    215.1,129.9,129.7,7.7,10.8,141.8,0
    214.5,129.8,129.8,9.3,8.5,141.6,0
    214.6,129.9,130.1,8.2,9.8,141.7,0
    215.0,129.9,129.7,9.0,9.0,141.9,0
    215.2,129.6,129.6,7.4,11.5,141.5,0
    214.7,130.2,129.9,8.6,10.0,141.9,0
    215.0,129.9,129.3,8.4,10.0,141.4,0
    215.6,130.5,130.0,8.1,10.3,141.6,0
    215.3,130.6,130.0,8.4,10.8,141.5,0
    215.7,130.2,130.0,8.7,10.0,141.6,0
    215.1,129.7,129.9,7.4,10.8,141.1,0
    215.3,130.4,130.4,8.0,11.0,142.3,0
    215.5,130.2,130.1,8.9,9.8,142.4,0
    215.1,130.3,130.3,9.8,9.5,141.9,0
    215.1,130.0,130.0,7.4,10.5,141.8,0
    214.8,129.7,129.3,8.3,9.0,142.0,0
    215.2,130.1,129.8,7.9,10.7,141.8,0
    214.8,129.7,129.7,8.6,9.1,142.3,0
    215.0,130.0,129.6,7.7,10.5,140.7,0
    215.6,130.4,130.1,8.4,10.3,141.0,0
    215.9,130.4,130.0,8.9,10.6,141.4,0
    214.6,130.2,130.2,9.4,9.7,141.8,0
    215.5,130.3,130.0,8.4,9.7,141.8,0
    215.3,129.9,129.4,7.9,10.0,142.0,0
    215.3,130.3,130.1,8.5,9.3,142.1,0
    213.9,130.3,129.0,8.1,9.7,141.3,0
    214.4,129.8,129.2,8.9,9.4,142.3,0
    214.8,130.1,129.6,8.8,9.9,140.9,0
    214.9,129.6,129.4,9.3,9.0,141.7,0
    214.9,130.4,129.7,9.0,9.8,140.9,0
    214.8,129.4,129.1,8.2,10.2,141.0,0
    214.3,129.5,129.4,8.3,10.2,141.8,0
    214.8,129.9,129.7,8.3,10.2,141.5,0
    214.8,129.9,129.7,7.3,10.9,142.0,0
    214.6,129.7,129.8,7.9,10.3,141.1,0
    214.5,129.0,129.6,7.8,9.8,142.0,0
    214.6,129.8,129.4,7.2,10.0,141.3,0
    215.3,130.6,130.0,9.5,9.7,141.1,0
    214.5,130.1,130.0,7.8,10.9,140.9,0
    215.4,130.2,130.2,7.6,10.9,141.6,0
    214.5,129.4,129.5,7.9,10.0,141.4,0
    215.2,129.7,129.4,9.2,9.4,142.0,0
    215.7,130.0,129.4,9.2,10.4,141.2,0
    215.0,129.6,129.4,8.8,9.0,141.1,0
    215.1,130.1,129.9,7.9,11.0,141.3,0
    215.1,130.0,129.8,8.2,10.3,141.4,0
    215.1,129.6,129.3,8.3,9.9,141.6,0
    215.3,129.7,129.4,7.5,10.5,141.5,0
    215.4,129.8,129.4,8.0,10.6,141.5,0
    214.5,130.0,129.5,8.0,10.8,141.4,0
    215.0,130.0,129.8,8.6,10.6,141.5,0
    215.2,130.6,130.0,8.8,10.6,140.8,0
    214.6,129.5,129.2,7.7,10.3,141.3,0
    214.8,129.7,129.3,9.1,9.5,141.5,0
    215.1,129.6,129.8,8.6,9.8,141.8,0
    214.9,130.2,130.2,8.0,11.2,139.6,0
    213.8,129.8,129.5,8.4,11.1,140.9,0
    215.2,129.9,129.5,8.2,10.3,141.4,0
    215.0,129.6,130.2,8.7,10.0,141.2,0
    214.4,129.9,129.6,7.5,10.5,141.8,0
    215.2,129.9,129.7,7.2,10.6,142.1,0
    214.1,129.6,129.3,7.6,10.7,141.7,0
    214.9,129.9,130.1,8.8,10.0,141.2,0
    214.6,129.8,129.4,7.4,10.6,141.0,0
    215.2,130.5,129.8,7.9,10.9,140.9,0
    214.6,129.9,129.4,7.9,10.0,141.8,0
    215.1,129.7,129.7,8.6,10.3,140.6,0
    214.9,129.8,129.6,7.5,10.3,141.0,0
    215.2,129.7,129.1,9.0,9.7,141.9,0
    215.2,130.1,129.9,7.9,10.8,141.3,0
    215.4,130.7,130.2,9.0,11.1,141.2,0
    215.1,129.9,129.6,8.9,10.2,141.5,0
    215.2,129.9,129.7,8.7,9.5,141.6,0
    215.0,129.6,129.2,8.4,10.2,142.1,0
    214.9,130.3,129.9,7.4,11.2,141.5,0
    215.0,129.9,129.7,8.0,10.5,142.0,0
    214.7,129.7,129.3,8.6,9.6,141.6,0
    215.4,130.0,129.9,8.5,9.7,141.4,0
    214.9,129.4,129.5,8.2,9.9,141.5,0
    214.5,129.5,129.3,7.4,10.7,141.5,0
    214.7,129.6,129.5,8.3,10.0,142.0,0
    215.6,129.9,129.9,9.0,9.5,141.7,0
    215.0,130.4,130.3,9.1,10.2,141.1,0
    214.4,129.7,129.5,8.0,10.3,141.2,0
    215.1,130.0,129.8,9.1,10.2,141.5,0
    214.7,130.0,129.4,7.8,10.0,141.2,0
    214.4,130.1,130.3,9.7,11.7,139.8,1
    214.9,130.5,130.2,11.0,11.5,139.5,1
    214.9,130.3,130.1,8.7,11.7,140.2,1
    215.0,130.4,130.6,9.9,10.9,140.3,1
    214.7,130.2,130.3,11.8,10.9,139.7,1
    215.0,130.2,130.2,10.6,10.7,139.9,1
    215.3,130.3,130.1,9.3,12.1,140.2,1
    214.8,130.1,130.4,9.8,11.5,139.9,1
    215.0,130.2,129.9,10.0,11.9,139.4,1
    215.2,130.6,130.8,10.4,11.2,140.3,1
    215.2,130.4,130.3,8.0,11.5,139.2,1
    215.1,130.5,130.3,10.6,11.5,140.1,1
    215.4,130.7,131.1,9.7,11.8,140.6,1
    214.9,130.4,129.9,11.4,11.0,139.9,1
    215.1,130.3,130.0,10.6,10.8,139.7,1
    215.5,130.4,130.0,8.2,11.2,139.2,1
    214.7,130.6,130.1,11.8,10.5,139.8,1
    214.7,130.4,130.1,12.1,10.4,139.9,1
    214.8,130.5,130.2,11.0,11.0,140.0,1
    214.4,130.2,129.9,10.1,12.0,139.2,1
    214.8,130.3,130.4,10.1,12.1,139.6,1
    215.1,130.6,130.3,12.3,10.2,139.6,1
    215.3,130.8,131.1,11.6,10.6,140.2,1
    215.1,130.7,130.4,10.5,11.2,139.7,1
    214.7,130.5,130.5,9.9,10.3,140.1,1
    214.9,130.0,130.3,10.2,11.4,139.6,1
    215.0,130.4,130.4,9.4,11.6,140.2,1
    215.5,130.7,130.3,10.2,11.8,140.0,1
    215.1,130.2,130.2,10.1,11.3,140.3,1
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    214.5,130.2,129.8,12.3,11.2,139.2,1
    214.9,130.5,130.2,10.6,11.5,139.9,1
    214.6,130.2,130.4,10.5,11.8,139.7,1
    214.2,130.0,130.2,11.0,11.2,139.5,1
    214.8,130.1,130.1,11.9,11.1,139.5,1
    214.6,129.8,130.2,10.7,11.1,139.4,1
    214.9,130.7,130.3,9.3,11.2,138.3,1
    214.6,130.4,130.4,11.3,10.8,139.8,1
    214.5,130.5,130.2,11.8,10.2,139.6,1
    214.8,130.2,130.3,10.0,11.9,139.3,1
    214.7,130.0,129.4,10.2,11.0,139.2,1
    214.6,130.2,130.4,11.2,10.7,139.9,1
    215.0,130.5,130.4,10.6,11.1,139.9,1
    214.5,129.8,129.8,11.4,10.0,139.3,1
    214.9,130.6,130.4,11.9,10.5,139.8,1
    215.0,130.5,130.4,11.4,10.7,139.9,1
    215.3,130.6,130.3,9.3,11.3,138.1,1
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    3) Trabalhando com Arquivos ARFF - Notes - Excel - Word

     3) Trabalhando com Arquivos ARFF - Notes - Excel - Word 



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