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  3. Análisis de conglomerados en Python
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    Introducción a la Agrupación

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    Antes de que estés preparado para clasificar artículos de noticias, es necesario que conozcas los fundamentos de la agrupación. Este capítulo te familiariza con una clase de algoritmos de aprendizaje automático llamados aprendizaje no supervisado y luego te presenta la agrupación, uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más populares. Conocerás dos técnicas populares de agrupación: la agrupación jerárquica y la agrupación de k-means. El capítulo concluye con unos pasos básicos de preprocesamiento antes de empezar a agrupar datos.

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    Agrupación jerárquica

    Este capítulo se centra en un popular algoritmo de agrupación -la agrupación jerárquica- y su implementación en SciPy. Además del procedimiento para realizar la agrupación jerárquica, intenta ayudarte a responder a una pregunta importante: ¿cuántas agrupaciones hay en tus datos? El capítulo concluye con un debate sobre las limitaciones de la agrupación jerárquica y analiza las consideraciones a tener en cuenta al utilizarla.

  • 3

    Agrupación K-Means

    Este capítulo presenta un algoritmo de agrupación diferente -la agrupación de k-means- y su implementación en SciPy. La agrupación de K-means supera el mayor inconveniente de la agrupación jerárquica que se trató en el capítulo anterior. Como los dendrogramas son específicos de la agrupación jerárquica, en este capítulo se analiza un método para hallar el número de conglomerados antes de ejecutar la agrupación de k-means. El capítulo concluye con un debate sobre las limitaciones de la agrupación de k-means y analiza las consideraciones a tener en cuenta al utilizar este algoritmo.

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    Agrupación en el mundo real

    Ahora que ya conoces dos de las técnicas de agrupación más populares, este capítulo te ayuda a aplicar estos conocimientos a problemas del mundo real. El capítulo trata primero del proceso de búsqueda de colores dominantes en una imagen, antes de pasar al problema tratado en la introducción: la agrupación de artículos de noticias. El capítulo concluye con un debate sobre la agrupación con múltiples variables, que dificulta la visualización de todos los datos.

Initializing

Exercise

Agrupación de K-means: primer ejercicio

Este ejercicio te familiarizará con el uso de la agrupación de k-means en un conjunto de datos. Utilicemos el conjunto de datos Comic Con y comprobemos cómo funciona la agrupación de k-means en él.

Recuerda los dos pasos de la agrupación de k-means:

  • Define los centros de los conglomerados mediante la función kmeans(). Tiene dos argumentos obligatorios: observaciones y número de conglomerados.
  • Asigna etiquetas a los grupos mediante la función vq(). Tiene dos argumentos necesarios: observaciones y centros de conglomerados.

Los datos se almacenan en un DataFrame de pandas, comic_con. x_scaled y y_scaled son los nombres de columna de las coordenadas X e Y normalizadas de las personas en un momento dado.

Instructions

100 XP
  • Importa las funciones kmeans y vq en SciPy.
  • Genera los centros de los conglomerados utilizando la función kmeans() con dos conglomerados.
  • Crea etiquetas de conglomerado utilizando estos centros de conglomerado.