K-Means performance
We can use elbow for optimal K method.
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Algoritmos de aprendizaje no supervisado
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Hola a todos. Les comparto un herramienta que desarrolle que te permite visualizar el algoritmo de K-means. Adjunto una captura y el link del proyecto.
https://pegadro.github.io/kmeans-visualizer/
Otro apote a la clase:
https://www.youtube.com/watch?v=2kfY0R34Dy0&ab_channel=AprendeInnovando
Los centroides in k-means representan posiciones en el espacio que se supone que representan cada una de las features de entrada.
Muy interesante, de esta forma puedo determinar una ruta optima para la entrega de muchos paquetes
Copienlo en Collab y pruebenlo k-means
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
DATOS = datasets.load_wine()
DataTarget = DATOS.target
col_list = DATOS.feature_names
DataToTrain = pd.DataFrame(DATOS.data, columns = col_list)
print(col_list)
K_optimo = 0;
Mejor = 0
for K in range(2,8):
# Variamos K
model = KMeans(n_clusters= K, max_iter=1000)
#Se entrena modelo
model.fit(DataToTrain)
y_labels = model.labels_
#Creamos prediccion
y_kmeans = model.predict(DataToTrain)
# Revisamos la precicion del modelo
accuracy = metrics.adjusted_rand_score(DataTarget, y_kmeans)
print(K,' ',accuracy)
if accuracy > Mejor:
K_optimo = K
Mejor = accuracy
print(’’)
print(f’Max accuracy: {round(Mejor,3)}% \nUsando K: {K_optimo} ')
K = K_optimo
model = KMeans(n_clusters= K, max_iter=1000)
model.fit(DataToTrain)
y_labels = model.labels_
#Creamos prediccion
y_means = model.predict(DataToTrain)
#GRAFIQUE 2 FEATURES PARA VER SI HAY RELACION
plt.scatter(DataToTrain[‘alcohol’], DataToTrain[‘hue’], c=y_means, s=30)
plt.xlabel(‘Alcohol’, fontsize = 10)
plt.ylabel(‘Hue’, fontsize = 10)
Un hilo interesante a leer sobre el uso del Elbow Plot ~
This video makes a good exposition about k means
Un saludo desde El Salvador, os dejo un ejemplo de K-means
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
DATOS = datasets.load_wine()
DataTarget = DATOS.target
col_list = DATOS.feature_names
DataToTrain = pd.DataFrame(DATOS.data, columns = col_list)
print(col_list)
K_optimo = 0;
Mejor = 0
for K in range(2,8):
# Variamos K
model = KMeans(n_clusters= K, max_iter=1000)
#Se entrena modelo
model.fit(DataToTrain)
y_labels = model.labels_
#Creamos prediccion
y_kmeans = model.predict(DataToTrain)
# Revisamos la precicion del modelo
accuracy = metrics.adjusted_rand_score(DataTarget, y_kmeans)
print(K,' ',accuracy)
if accuracy > Mejor:
K_optimo = K
Mejor = accuracy
print(’’)
print(f’Max accuracy: {round(Mejor,3)}% \nUsando K: {K_optimo} ')
#SEGUNDA PARTE PREDICCION
#==========================
K = K_optimo
model = KMeans(n_clusters= K, max_iter=1000)
model.fit(DataToTrain)
y_labels = model.labels_
#Creamos prediccion
y_means = model.predict(DataToTrain)
GRAFIQUE 2 FEATURES
#====================
plt.scatter(DataToTrain[‘alcohol’], DataToTrain[‘hue’], c=y_means, s=30)
plt.xlabel(‘Alcohol’, fontsize = 10)
plt.ylabel(‘Hue’, fontsize = 10)
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