Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Olá, Nicole.
A sua atividade aplicando técnicas de aprendizado não supervisionado apresenta uma organização muito clara dos conceitos e dos resultados obtidos com o dataset Iris.
A comparação entre K-Means, Hierarchical Clustering e PCA facilita a compreensão das diferentes abordagens de aprendizado não supervisionado e de como cada técnica contribui para a análise dos dados.
Uma dica para enriquecer ainda mais a apresentação é incluir uma breve comparação entre as técnicas, destacando quando cada uma tende a ser mais indicada. Para fazer isso, você pode explicar que o K-Means busca formar grupos com base na proximidade entre os dados, o Hierarchical Clustering permite visualizar a relação entre os grupos por meio do dendrograma e o PCA reduz a dimensionalidade para facilitar a interpretação e a visualização dos padrões.
Na sua análise, qual das três técnicas trouxe os resultados mais fáceis de interpretar para o dataset Iris, e por quê?
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!