Introdução

Este relatório apresenta uma análise de agrupamento (clustering) dos estudantes utilizando o algoritmo K-means, seguindo o padrão do projeto KNN, para fins de comparação e estudo de técnicas não supervisionadas.

Objetivo: - Explorar, analisar e preparar os dados para agrupamento não supervisionado. - Explicar cada etapa, resultados e limitações do conjunto de dados.

O K-means é um algoritmo simples, eficiente e amplamente utilizado para segmentação de dados, permitindo identificar padrões e grupos semelhantes sem a necessidade de rótulos prévios. No contexto educacional, possibilita descobrir grupos de estudantes com características e desempenhos semelhantes, auxiliando na personalização de estratégias pedagógicas e identificação de perfis de risco.

Aplicações práticas do K-means incluem: - Segmentação de clientes ou usuários; - Agrupamento de documentos por similaridade; - Identificação de padrões em dados biomédicos; - Descoberta de grupos de comportamento em ambientes escolares.

Cada etapa do processo será detalhada para garantir compreensão do método, das decisões tomadas e das limitações inerentes ao conjunto de dados utilizado.