O agrupamento por deslocamento médio é um método de agrupar pontos de dados para formar grupos com características semelhantes. É um processo iterativo de mudança de pontos para mais perto ou para mais longe da média, ou ponto central do cluster, e é usado para encontrar os modos ou padrões em um conjunto de dados. Ele pode ser usado em diversas aplicações, como segmentação de imagens e reconhecimento de objetos.
O algoritmo de deslocamento médio geralmente começa inicializando cada ponto do conjunto de dados em um cluster diferente. Para cada ponto, é calculada a média do cluster que contém aquele ponto. O ponto é então deslocado em direção à média desse cluster e o algoritmo itera até que o ponto não mude mais. O resultado é um conjunto de clusters em que cada ponto está próximo da média do cluster ao qual foi atribuído.
O agrupamento por deslocamento médio tem várias vantagens sobre outros algoritmos de agrupamento, como k-means e agrupamento hierárquico. Em primeiro lugar, não requer conhecimento prévio do número de clusters no conjunto de dados, pelo que pode determinar automaticamente o melhor número de clusters. Em segundo lugar, é largamente determinado pela forma como os dados são distribuídos e não baseado em suposições predeterminadas sobre os clusters. Finalmente, não é sensível a outliers e pode lidar com clusters não convexos.
No entanto, o agrupamento por deslocamento médio tem suas desvantagens. Ou seja, é computacionalmente caro e nem sempre pode convergir para uma solução confiável. Além disso, os parâmetros usados para criar os clusters não podem ser controlados diretamente.
Apesar dessas desvantagens, o agrupamento por deslocamento médio é uma ferramenta útil para analisar grandes conjuntos de dados e pode fornecer insights sobre a estrutura de um conjunto de dados que não seria possível descobrir usando métodos tradicionais.
