A inicialização no algoritmo K-Means se refere ao processo de seleção dos primeiros centroides (os centros dos agrupamentos) antes de iniciar as iterações para atribuir pontos de dados a esses clusters. Uma escolha adequada da inicialização dos centroides pode afetar significativamente o desempenho e a convergência do algoritmo K-Means.
Existem diferentes métodos de inicialização que podem ser usados, mas dois dos mais comuns são:
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Inicialização Aleatória
Nesse método, os centroides iniciais são escolhidos aleatoriamente a partir do conjunto de dados. Isso pode ser feito selecionando aleatoriamente pontos de dados existentes como os primeiros centroides. Embora seja simples de implementar, a inicialização aleatória pode levar a resultados diferentes a cada execução do algoritmo, uma vez que os centroides iniciais são selecionados aleatoriamente. Além disso, a escolha aleatória dos centroides pode levar a convergência para um ótimo local em vez de um ótimo global.
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Inicialização K-Means++
Este método foi projetado para abordar as limitações da inicialização aleatória. Ele começa selecionando um centroide aleatório do conjunto de dados como o primeiro centroide. Em seguida, os centroides subsequentes são escolhidos de forma iterativa com base em uma probabilidade ponderada, que favorece a seleção de pontos de dados mais distantes dos centroides já escolhidos. A ideia é espalhar os centroides iniciais de forma mais uniforme no espaço de dados, o que tende a levar a melhores resultados e convergência mais rápida.
A escolha da inicialização pode fazer a diferença em termos de quantas iterações o algoritmo K-Means precisa para convergir e qual é a qualidade do resultado final. A inicialização K-Means++ geralmente é preferida quando a eficiência e a qualidade são importantes, enquanto a inicialização aleatória pode ser usada para uma exploração rápida dos dados.