curso de

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

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164

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Contenido Detallado

  1. Entendiendo las dificultades del aprendizaje no supervisado

    • Introducción
    • Preparando el Ambiente
    • Clasificación y Rótulos
  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. Entendiendo y calculando el índice Davies-Bouldin

    • Calculando Davies-Bouldin
    • Ejecutando Davies-Bouldin
  4. Entendiendo y calculando el índice Calinski-Harabasz

    • Calculando Calinski-Harabasz
    • Ejecutando Calinski-Harabasz
  5. Validando y visualizando los clusters

    • Validando la cantidad de clusters
    • Validando la estructura y estabilidad de los clusters
    • Visualizando los clusters
  6. Entendiendo los valores de los atributos en los clusters

    • Entendiendo los atributos en los clusters
  7. Interpretando los clusters

    • Interpretando los clusters
    • Utilizando los clusters
    • Conclusión

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