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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

127

Alumnos en este curso

9.5

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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

  • Acceso a todos los cursos

  • Estudiar las 24 horas, dónde y cuándo quieras

  • Nuevos cursos cada semana