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
Evaluando resultados de hierarchical clustering
DBSCAN
¿Qué es DBSCAN y cómo funciona?
¿Cuándo usar DBSCAN?
Implementando DBSCAN
Encontrar híper-parámetros
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
Resolviendo con DBSCAN (sin PCA)
Evaluación resultados de distintos modelos de clustering
Conclusiones
Proyecto final y cierre
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Aportes 1
Preguntas 1
Me parece que con la ventaja de detectar outliers, se tiene una herramienta más para detectar outliers cuando aplicamos EDA.
Lo sumamos a:
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