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Clustering: Extrayendo patrones de datos

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Discusiones sobre este curso

Clustering: Extrayendo patrones de datos

Resumen del curso

  • Descubra como validar e interpretar resultados con datos sin rótulos
  • Aprenda técnicas que le ayudarán a interpretar la información de clusters
  • Extraiga la información sobre el comportamiento de clientes utilizando datos de una empresa de tarjeta de crédito
  • Utilice scikit-learn para generar clusters y calcular diferentes métricas de validación
  • Entienda la matemática que comprende las métricas de validación: Silhouette, Davies-Bouldin y Calinski-Harabasz

Público Objetivo

Personas que deseen extraer información de clusters generados con técnicas de aprendizaje no supervisado.

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12h

p/ conclusión

73

Actividades

164

Minutos de video

124

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Entendiendo las dificultades del aprendizaje no supervisado

    • Introducción
    • Preparando el Ambiente
    • Clasificación y Rótulos

  2. 2. Obteniendo los clusters y entendiendo criterios y métricas de validación

    • Preprocesamiento y Obtención de clusters
    • Métricas y validación
    • Matemática de Silhouette
    • Calculando Silhouette

  3. 3. Entendiendo y calculando el índice Davies-Bouldin

    • Calculando Davies-Bouldin
    • Ejecutando Davies-Bouldin

  4. 4. Entendiendo y calculando el índice Calinski-Harabasz

    • Calculando Calinski-Harabasz
    • Ejecutando Calinski-Harabasz

  5. 5. Validando y visualizando los clusters

    • Validando la cantidad de clusters
    • Validando la estructura y estabilidad de los clusters
    • Visualizando los clusters

  6. 6. Entendiendo los valores de los atributos en los clusters

    • Entendiendo los atributos en los clusters

  7. 7. Interpretando los clusters

    • Interpretando los clusters
    • Utilizando los clusters
    • Conclusión

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