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IA Não S para Dist. e Agrup Multiv - Dinamica

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    Inteligência artificial indutiva não supervisionada (Machine Learning) para classificação  - Cluster analysis Tipos de Machine Learning                                     ML UL Clustering Fonte de Dados Sebrae Cidade: Caxias do Sul Tabela Excel dos Dados   Cidade Regiao Cid_reg Habitantes IDH Rend_Cap Cap_Empr Teci_Emr Gov_Descn Org_Prod Ins_Compet Edu_Empr Piracicaba SE Pir_SE 439 0,785 1,14 0,54 0,695 0,796 0,598 0,761 0,004 Sao_Car SE SC_SE 252 0,805 1,08 0,686 0,653 0,812 0,564 0,788 0,002 Sao_Jose SE SJ_SE 461 0,797 1,17 0,613 0,73 0,648 0,597 0,769 0,011 Mon_Clar SE MC_SE 409 0,77 0,65 0,481 0,651 0,696 0,549 0,666 0,124 Rondono CO Ron_CO 232 0,755 0,84 0,452 0,509 0,626 0,567 0,651 0 Anápolis CO Aná_CO 387 0,737 0,79 0,481 0,645 0,695 0,562 0,708 0 Camp_Gra NE CG_NE 410 0,72 0,63 0,458 0,565 0,683 0,571 0,59 0,584 Petroli NE Pet_NE 349 0,697 0,61 0,419 0,43 0,678 0,5...
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Reunião 1/7/2025

 Pauta: - Din. IAI Não Superv. para Distan. e Agrupamentos Multivariados
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Programa Cluster Outliers

 data probl; input Categ $ IMC Mov KCal; datalines; AT 21.1 52.3 32.00 PR 24.8 3.1 26.52 SE 25.8 2.55 26.50 SEM 23.1 16.45 29.50 AT_Pbl 30.1 3.3 33.04 PR_Pbl 19.3 70 26.54 ; proc print; run; /* proc cluster outtree = arvore method = average; var imc mov kcal; id cat; run; PROC TREE DATA = arvore; RUN; */ /* input input Categ $ IMC Mov KCal; */ proc cluster outtree = arvore method = average; var IMC Mov KCal; id Categ; run; PROC TREE DATA = arvore; RUN;
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Banco de Dados Outliers - Box Plot - Cluster

 data QV; input Categ $ IMC Movim Kcal; cards; AT 20.2 53.7 3200 AT 21.3 54.8 3100 AT 19.3 49.6 2800 AT 21.1 52.3 3300 AT 30.1 3.3 3304 SEM 22.4 14.9 2600 SEM 21.9 17.8 2700 SEM 23.8 18.6 3200 SEM 24.1 15.1 3300 SE 27.3 2.5 2700 SE 23.4 4.3 2300 SE 25.2 2.3 2600 SE 26.4 2.6 3200 PR 26.2 4.1 2600 PR 24.2 2.1 2700 PR 25.4 1.9 2650 PR 19.3 70 2654 ; proc print; run; /* input Categ $ IMC Movim Kcal; */ title "ANOVA e Box and Wisker PLot"; proc anova;    class Categ;    model IMC Movim Kcal = Categ;    means Categ / tukey lines; run; /* proc cluster outtree = arvore method = average; var IMC Movim Kcal; id Categ; run; PROC TREE DATA = arvore; RUN; */
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IA Indutiva Não Supervisionada para Agrupamentos e Distancias Multivariados

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  IA Indutiva Não Supervisionada para Agrupamentos e Distancias Multivariados Colocar todo em Power Point e deixar arquivo para download  Nome: Clus_Com_Out_Sign_Preditoras_2025_05_12 Dados :  Qualidade de Vida de Diferentes Categorias Categ IMC Movim Kcal AT 20,2 53,7 3200 AT 21,3 54,8 3100 AT 19,3 49,6 2800 AT 21,1 52,3 3300 AT 26,1 52,3 3300 SEM 22,4 14,9 2600 SEM 21,9 17,8 2700 SEM 23,8 18,6 3200 SEM 24,1 15,1 3300 SE 27,3 2,5 2700 SE 23,4 4,3 2300 SE 25,2 2,3 2600 SE 26,4 2,6 3200 PR 26,2 4,1 2600 PR 24,2 2,1 2700 PR 25,4 1,9 2650 PR 19,3 70 2650 Gafico Equalizado Dados Equalizados Programa SAS para ANOVA - Box PLot e Robust ANOVA data QV; input Categ $ IMC Movim Kcal; datalines; AT 20.2 53.7 3200 AT 21.3 54.8 3100 AT 19.3 49.6 2800 AT 21.1 52.3 3300 AT 26.1 52.3 3300 SEM 22.4 14.9 2600 SEM 21.9 17.8 2700 SEM 23.8 18.6 3200 SEM 24.1 15.1 3300 SE 27.3 2.5 2700 SE 23.4 4.3 2300 SE 25.2 2.3 2600 SE 26.4 2.6 3200 PR 26.2 4.1 2600 PR 24.2 2.1 2700 PR 25.4 1.9 2650 PR 19.3...
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