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Clustering: K-Means, DBSCAN y Mean Shift

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Discusiones sobre este curso

Clustering: K-Means, DBSCAN y Mean Shift

Resumen del curso

  • Conoce lo básico sobre análisis exploratorio
  • Crea visualizaciones de datos utilizando la biblioteca Plotly
  • Utiliza los métodos KMeans, DBSCAN y Mean Shift para agrupar datos sin clasificación
  • Aprende a agrupar clientes
  • Evalúa la calidad de una clusterización a través del cálculo del coeficiente de Silhouette
  • Parametriza métodos de clusterización a través del máximo coeficiente de Silhouette

Público Objetivo

Profesionales del área de datos, o de cualquier otra área, interesados en conocer mejor diversos métodos para la clusterización.

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Última actualización

11/18/2022

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p/ conclusión

49

Actividades

190

Minutos de video

87

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Análisis exploratorio

    • Importando los datos
    • Analizando y transformando los datos
    • Selección de atributos
    • Normalización

  2. 2. Algoritmo KMeans

    • Algoritmo KMeans
    • Agrupando con KMeans
    • Clusters en 2D
    • Clusters en 3D
    • Visualizando los centroides

  3. 3. Algoritmo DBSCAN

    • Algoritmo DBSCAN
    • Agrupando con DBSCAN
    • Ajuste de hiperparámetros y visualización

  4. 4. Algoritmo MeanShift

    • Algoritmo MeanShift
    • Agrupando con MeanShift
    • Visualización de clusters

  5. 5. Validación usando el coeficiente de Silhouette

    • Métrica para validación
    • Coeficiente de Silhouette
    • Cálculo de Silhouette para KMeans
    • Cálculo de Silhouette para DBSCAN
    • Cálculo de Silhouette para MeanShift
    • Mejores configuraciones para la clusterización

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