🪷 Espécies de Flores Iris

Projeto de Análise Exploratória de Dados (EDA) - Felipe V. Sousa

Bem-vindo(a)! Este repositório apresenta uma Análise Exploratória de Dados (EDA) no conjunto de dados das flores Iris, explorando padrões e aplicando clustering para estimar o número de espécies.

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🎯 Objetivo da Análise

Analisar um conjunto de dados com características das flores Iris (comprimento e largura de sépalas e pétalas) para identificar padrões e estimar o número de espécies distintas, usando técnicas exploratórias e clustering, sem depender inicialmente dos rótulos das espécies.

📊 Fonte de Dados

Os dados provêm de um arquivo CSV disponível publicamente, contendo características das flores Iris. A análise utiliza duas versões: uma sem os nomes das espécies e outra com os rótulos para validação.

🛠️ Bibliotecas Utilizadas

• Pandas: Manipulação e análise de dados.
• NumPy: Cálculos numéricos e operações matemáticas.
• Seaborn: Visualizações estatísticas aprimoradas.
• Matplotlib: Geração de gráficos e plots.
• Scikit-learn: Implementação do algoritmo K-Means e cálculo do WCSS.

💬 Conclusão

Este projeto realizou uma Análise Exploratória de Dados (EDA) no dataset Iris, inicialmente sem os rótulos das espécies. Usando o algoritmo K-Means e o método do cotovelo (baseado no WCSS), identificamos 3 clusters distintos, que, ao serem validados com os rótulos, corresponderam às 3 espécies reais. O estudo destacou a eficácia do clustering não supervisionado para revelar padrões naturais nos dados.