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Comprendiendo el clustering

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Comprendiendo el clustering

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El clustering es una poderosa forma de machine learning no supervisado que agrupa puntos de datos en función de su similitud. Es especialmente útil cuando no tienes conocimiento previo sobre los datos y necesitas descubrir patrones ocultos. Por ejemplo, supongamos que queremos entender diferentes tipos de clientes basándonos en características como el historial de compras o las visitas al sitio web, pero no tenemos etiquetas predefinidas. El clustering puede ayudarnos a clasificar a estos clientes en grupos significativos. Hay varios algoritmos de clustering disponibles, incluidos k-means, DBSCAN y modelos de mezcla gaussiana. En este video, nos centraremos en k-means, uno de los métodos más populares. Veamos cómo funciona este algoritmo de manera gráfica. Imagina que tenemos dos características: el número de hojas, x₁, y el número de pétalos, x₂. Comenzamos trazando nuestras observaciones en un espacio de dos dimensiones. Si decidimos tener 3 clústeres, k es igual a 3. Colocamos…

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