--- title: "O que é clusterização?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-clusterizacao canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-clusterizacao language: pt-BR published: 2025-08-12T16:02:41.000Z updated: 2026-03-30T13:49:09.490Z modified: 2026-03-30T13:49:09.490Z author: "Alessandro Reis" categories: ["Inteligência artificial"] tags: ["machine learning"] description: "Descubra o que é clusterização, como funciona e veja um exemplo prático de agrupamento de dados para pesquisa com Machine Learning." source: Blog Psicometria Online --- # O que é clusterização? > Neste post, você aprenderá o que é clusterização, no contexto de Machine Learning, e por que essa técnica é tão valiosa na pesquisa quantitativa. Primeiramente, veremos para que serve a clusterização, com uma descrição da lógica por trás de tais algoritmos. Em seguida, exploraremos por que a clu... Neste post, você aprenderá o que é clusterização, no contexto de *Machine Learning*, e por que essa técnica é tão valiosa na pesquisa quantitativa. Primeiramente, veremos para que serve a clusterização, com uma descrição da lógica por trás de tais algoritmos. Em seguida, exploraremos por que a clusterização é relevante para pesquisadores, com destaque para possíveis aplicações desses algoritmos em diferentes áreas de pesquisa. Por fim, indicaremos onde aprender mais sobre algoritmos de clusterização. ## Para que serve a clusterização? Antes de mais nada, a **clusterização** é um conjunto de técnicas de *Machine Learning* utilizadas para agrupar automaticamente elementos semelhantes com base em suas características. Ao contrário dos [métodos supervisionados](/aprendizagem-supervisionada-e-nao-supervisionada), a clusterização não exige que você defina ou conheça as categorias previamente. Assim, os grupos — chamados de *clusters* — emergem dos seus dados, revelando padrões de organização ou distribuição que antes passavam despercebidos (Figura 1). ![representação do conceito de clusterização](/uploads/2025-08_clustering-1.jpg) *Figura 1. O objetivo dos algoritmos de clusterização é organizar observações semelhantes em clusters.* Além disso, algoritmos de clusterização medem o grau de proximidade entre as observações — normalmente por distâncias ou similaridades. A partir disso, esses algoritmos organizam as observações em grupos de forma que os itens de um mesmo *cluster* se pareçam mais entre si do que com os itens de outros *clusters*. **Saiba mais:** [**O que é machine learning?**](/o-que-e-machine-learning) ![banner do post sobre o que é machine learning.](/uploads/2024-11_o-que-e-machine-learning.jpg) ## Uma descrição da lógica dos algoritmos de clusterização Para ilustrar, imagine que possuímos duas medidas comportamentais, como tempo de estudo semanal e nota média em provas. Na linguagem da área de *Machine Learning*, chamamos tais medidas de ***features***. Nesse contexto, a Figura 2 apresenta essas duas *features* em um diagrama de dispersão. Note que todas as observações possuem cor cinza, o que indica que os dados não possuem rótulos. Em síntese, os algoritmos de clusterização objetivam inferir os rótulos das observações a partir de dados não rotulados. ![dados não rotulados para exemplo de clusterização.](/uploads/2025-08_clusterizacao-2.jpg) *Figura 2. Diagrama de dispersão com as features tempo de estudo semanal (horas) e nota média nas provas.* Após aplicarmos um algoritmo de clusterização — como o *k-means* *clustering* —, podemos definir o número de *clusters* presentes nos dados e, com base nisso, agrupar automaticamente as observações de acordo com padrões nas *features* usadas no processo de clusterização. Por meio de um processo iterativo, algoritmos de clusterização classificam as observações em diferentes *clusters*, a fim de minimizar as distâncias dos pontos em relação a alguma estimativa de centralidade de seus respectivos *clusters*. Como resultado, cada observação, portanto, pertencerá ao *cluster* que, de maneira consistente, apresenta a menor medida de similaridade em comparação com os demais grupos. A Figura 3 reapresenta os dados anteriores, mas agora com cada observação da cor de seu respectivo *cluster*. ![dados rotulados após aplicação de algoritmo de clusterização.](/uploads/2025-08_clusterizacao-3.jpg) *Figura 3. Diagrama de dispersão com observações rotuladas após clusterização. Os Xs vermelhos representam os centróides de cada cluster.* Os resultados sugerem que há um grupo de estudantes que estuda pouco, mas ainda assim obtém boas notas (pontos amarelos), enquanto outro grupo precisa estudar mais para atingir o mesmo desempenho (pontos azuis). Por fim, um terceiro grupo, mesmo estudando mais que os demais grupos, obtém um desempenho inferior (pontos roxos). Assim, a clusterização não apenas organiza os dados, mas também sugere possíveis hipóteses para investigações futuras. ## Por que a clusterização é relevante para pesquisadores? A fim de respondermos à questão que dá título a esta seção, imagine que o seu banco de dados se rearranja mostrando padrões que você nem sabia que estavam lá. A partir disso, esses padrões podem revelar os mais importantes segredos do seu tópico de pesquisa. Nesse cenário, os *clusters* resultantes — ou agrupamentos de dados — podem te ajuda a: - Descobrir relações não óbvias entre fenômenos. - Auxiliar na formulação de hipóteses de pesquisa. - Facilitar a comunicação de resultados com visualizações claras. Por exemplo, esse é o caso dos dendrogramas, gráficos muito empregados na Biologia para entender a organização das espécies (Figura 4). ![](/uploads/2025-08_dendrograma-1.jpg) *Figura 4. Exemplo de dendrograma na área de Biologia.* Na Figura 4, o dendrograma representa como determinados *clusters* de organismos (primatas, tubarões, anfíbios etc.), se diferenciam entre si; mas também estão, de alguma forma, conectados revelando padrões (presença de vértebras, esqueletos ósseos, pelos etc.). ## Possíveis aplicações nas mais diversas áreas de pesquisa Em seguida, listamos possíveis aplicações de algoritmos de clusterização em diferentes áreas de pesquisa: - **Ciências Exatas e da Terra:** *“Quais municípios brasileiros apresentam padrões semelhantes de temperatura, umidade e qualidade do ar ao longo do ano?”* - **Ciências Biológicas:** “*Quais são os perfis de expressão genética presentes em populações de plantas nativas da Amazônia?”* - **Engenharias:** “*Quais padrões de falhas podem ser identificados e agrupados em equipamentos industriais para melhorar a manutenção?”* - **Ciências da Saúde:** *“Quais perfis de pacientes podem ser identificados a partir de sintomas, exames laboratoriais e histórico clínico?”* - **Ciências Agrárias:** *“Como talhões agrícolas podem ser agrupados por produtividade, tipo de solo e regime de chuvas para otimizar o manejo?”* - **Ciências Sociais Aplicadas:** “*Quais perfis socioeconômicos e acadêmicos podem ser identificados entre estudantes universitários?”* - **Ciências Humanas:** *“Quais perfis de opinião política emergem a partir das respostas de um questionário aplicado nacionalmente?”* - **Linguística, Letras e Artes:** *“Quais grupos de textos podem ser identificados com base em estilo de escrita e uso de vocabulário?”* ## Onde aprender mais sobre algoritmos de clusterização? Anteriormente, para fins de exemplo, apresentamos brevemente o *k-means clustering*, um algoritmo de clusterização baseado em centróides. No entanto, é importante salientar que existem diversos outros algoritmos de clusterização disponíveis e, entre eles, certamente há um que pode se ajustar perfeitamente ao seu problema de pesquisa. Portanto, se você demonstra interesse nesse tipo de solução, é fundamental selecionar o algoritmo mais apropriado, implementá-lo corretamente com seus dados e, em seguida, interpretar de forma adequada os resultados para apresentá-los no seu artigo, dissertação ou tese. Se você quer aprender, na prática, como usar algoritmos de clusterização e outras ferramentas de *Machine Learning* voltadas para pesquisa acadêmica, então faça parte da nossa formação em [**Inteligência Artificial Aplicada a Pesquisas Científicas**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post/). ## Referências Müller, A. C., & Guido, S. (2017). *Introduction to machine learning with Python: A guide for data scientists*. O’Reilly. VanderPlas, J. (2017). *Python data science handbook: Essential tools for working with data*. O’Reilly. ## Como citar este post > **Como citar este artigo:** Reis, A. (2025, 12 de agosto). O que é clusterização? *Blog Psicometria Online*. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-clusterizacao