Vedat Erdem Özkul

Proyek ini membahas penerapan dan perbandingan tiga metode clustering, yaitu DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), Spectral Clustering, dan Gaussian Mixture Model (GMM) berbasis Model-Based Clustering. Analisis dilakukan menggunakan bahasa pemrograman R dengan tujuan untuk memahami karakteristik masing-masing metode dalam mengelompokkan data. Tahapan analisis dimulai dari preprocessing dan standardisasi data, dilanjutkan dengan reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk membantu visualisasi pola data. Selanjutnya, setiap metode clustering diterapkan pada data yang telah distandardisasi untuk melihat perbedaan hasil pengelompokan, penanganan noise, serta karakteristik cluster yang terbentuk. DBSCAN digunakan untuk mendeteksi cluster berdasarkan kepadatan data dan mampu mengidentifikasi noise secara otomatis. Spectral Clustering memanfaatkan pendekatan graph dan eigenvalue sehingga efektif untuk bentuk cluster non-linear atau non-convex. Sementara itu, Gaussian Mixture Model (GMM) menggunakan pendekatan probabilistik dengan asumsi distribusi Gaussian sehingga memungkinkan soft clustering melalui probabilitas keanggotaan tiap observasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa masing-masing metode memiliki keunggulan dan karakteristik yang berbeda tergantung pada struktur data. Oleh karena itu, pemilihan metode clustering perlu disesuaikan dengan bentuk distribusi data, keberadaan noise, dan tujuan analisis yang ingin dicapai. Proyek ini dibuat sebagai media pembelajaran eksploratif mengenai analisis clustering dan implementasinya menggunakan R.

An Exploratory and Inferential Analytics Study of a Five-Year Household Income and Expense Tracker

O Código de Nuremberg e a Declaração de Helsinque são documentos fundamentais para a história da bioética e da pesquisa clínica, mas nasceram em contextos diferentes e com objetivos complementares. O Código de Nuremberg, criado em 1947 após os julgamentos dos crimes nazistas, foi a primeira tentativa sistemática de estabelecer regras éticas para experimentos com seres humanos. Seu foco era impedir abusos e garantir que nenhum indivíduo fosse submetido a pesquisas sem consentimento voluntário. Ele enfatizava a proteção contra riscos extremos, a necessidade de benefícios sociais claros e a qualificação dos pesquisadores. Por isso, é considerado um marco inicial da bioética, com caráter rígido e protetivo, voltado principalmente a evitar novas atrocidades. Já a Declaração de Helsinque, elaborada em 1964 pela Associação Médica Mundial, ampliou esse horizonte para a realidade da pesquisa clínica moderna. Ela introduziu conceitos como o consentimento livre e esclarecido, a exigência de revisão ética independente por comitês especializados e o monitoramento contínuo dos riscos durante os estudos. Além disso, estabeleceu que os benefícios da pesquisa devem superar os riscos e reforçou a responsabilidade ética permanente dos pesquisadores. Diferente do Código de Nuremberg, a Declaração foi atualizada diversas vezes ao longo das décadas, acompanhando os avanços científicos e tecnológicos, o que a tornou uma referência internacional em ética médica e pesquisa clínica. Em resumo, o Código de Nuremberg nasceu como resposta às atrocidades da guerra, com foco em impedir abusos, enquanto a Declaração de Helsinque consolidou e expandiu esses princípios, adaptando-os às necessidades da ciência contemporânea e criando uma base ética global para a pesquisa em saúde.

Session 5 of the course "Introduction to Machine Learning in the Social Sciences" by Adrian Stanciu & Erik Paessler, University of Luxembourg, FHSE, 25/26

Session 4 of the course "Introduction to Machine Learning in the Social Sciences" by Adrian Stanciu & Erik Paessler, University of Luxembourg, FHSE, 25/26

Session 3 of the course "Introduction to Machine Learning in the Social Sciences" at the University of Luxembourg, FHSE, 2025/2026, by Adrian Stanciu & Erik Paessler

PayTV_Customer_Churn_Analysis

Project file Week 5