Boa noite!
Não entendi o porquê de aprendermos a fazer o agrupamento hierárquico com o AgglomerativeClustering() e na hora de fazer o dendograma foi utilizando o modelo com o KMeans().
Faz alguma diferença usar um ou outro? Não ficou muito claro a diferença entre eles e quando usar um ou outro.
Muito obrigado pela atenção!
Oi, Miguel! Tudo bom com você? Eu espero que sim!
Desculpa a demora em te dar um retorno.
O Kmeans e o AgglomerativeClustering são semelhantes mesmo, mas existem alguns aspectos que os fazem ser diferentes. O AgglomerativeClustering é utilizado quando se precisa definir quão preciso ou grosseiro será o agrupamento dos dados. Já o Kmeans é utilizado para dividir os dados em k conjuntos simultaneamente.
Acredito que o objetivo do instrutor foi mostrar a abrangência de de bibliotecas disponíveis para ML com as possibilidades de uso de cada uma delas e mostrar com mais detalhes as escolhas feitas pelo algoritmo do Kmeans. Já o motivo do uso do AgglomerativeClustering foi de mostrar como funciona a clusterização hierárquica.
Além disso, uma dúvida semelhante foi respondida por um instrutor aqui no fórum e você pode acessar ela pelo tópico Por que não usamos o AgglomerativeClustering para fazer o dendrograma?, ela pode clarear ainda mais seu entendimento ^^
Eu espero ter te ajudado! Se surgir outra dúvida estarei à disposição ;-)
Bons estudos!