<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Clustering on Fellipe Gomes</title><link>https://gomesfellipe.github.io/tags/clustering/</link><description>Recent content in Clustering on Fellipe Gomes</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-BR</language><copyright>© 2026 Fellipe Gomes</copyright><lastBuildDate>Thu, 04 Jan 2018 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://gomesfellipe.github.io/tags/clustering/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Análise Multivariada com R</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-04-analise-multivariada-em-r/</link><pubDate>Thu, 04 Jan 2018 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-04-analise-multivariada-em-r/</guid><description>&lt;div id="análise-multivariada" class="section level2"&gt;
&lt;h1&gt;Análise Multivariada&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Esse é o primeiro post do ano e como no ano de 2017 falou-se tanto das maravilhas computacionais desta onda do Big Data e em contra partida, &lt;a href="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-04-12-google-trends-e-r/"&gt;identificamos que deste 2004 a popularidade pelo termo “estatística” vem diminuindo como mostrei em uma breve pesquisa neste post sobre a API do googletrends&lt;/a&gt; sinto que existe uma necessidade de se ampliar também a divulgação dos métodos estatísticos pois o aprofundamento na teoria é fundamental (é muito fácil achar resultados sem fundamento apenas “apertando botão”), como as ferramentas da estatística multivariada que muitas vezes servem como soluções para essas grandes quantidades de dados&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-04-analise-multivariada-em-r/feature.png"/></item></channel></rss>