Fundamentos de clustering
¿Qué es el clustering en machine learning?
Tu primer clustering con scikit-learn
¿Cuándo usar clustering?
¿Cómo evaluar modelos de clustering?
K-means
¿Qué es el algoritmo de K-means y cómo funciona?
¿Cuándo usar K-means?
Implementando K-means
Encontrando K
Evaluando resultados de K-means
Hierarchical clustering
¿Qué es hierarchical clustering y cómo funciona?
¿Cuándo usar hierarchical clustering?
Implementando hierarchical clustering
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DBSCAN
¿Qué es DBSCAN y cómo funciona?
¿Cuándo usar DBSCAN?
Implementando DBSCAN
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Evaluando resultados de DBSCAN
Proyecto: resolviendo un problema con clustering
Preparar datos para clusterizar
Aplicando PCA para clustering
Resolviendo con K-means
Resolviendo con hierarchical clustering
Resolviendo con DBSCAN
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Evaluación resultados de distintos modelos de clustering
Conclusiones
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Aportes 2
Preguntas 2
Os dejo este algoritmo que no requiere indicarle el # de clusters.
El algoritmo MeanShift es un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado. Como algoritmo de agrupamiento, su objetivo principal es encontrar grupos o clusters en un conjunto de datos sin requerir etiquetas de categoría previamente definidas. El algoritmo MeanShift busca automáticamente las regiones de alta densidad de puntos en el espacio de características y agrupa los puntos cercanos en clusters.
Código:
import pandas as pd
from sklearn.cluster import MeanShift
if name == “main”:
dataset = pd.read_csv("./data/iris.csv")
print(dataset.head(5))
X = dataset.drop(['Id', 'Species'], axis=1)
Y = dataset
#implementacion_meanshift
meanshift = MeanShift().fit(X)
print(max(meanshift.labels_))
print("="*64)
print(meanshift.cluster_centers_)
#Asignamos a cada registro el grupo al que pertenece
dataset['meanshift'] = meanshift.labels_
dataset.to_csv('iris1.csv',index=False)
print("="*64)
print(dataset.head())
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