Aprendizaje no supervisado: conceptos básicos

Análisis de clústeres en Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Ejemplo cotidiano: Google Noticias

  • ¿Cómo clasifica Google Noticias los artículos?
  • Algoritmo de aprendizaje no supervisado: clustering
  • Coincide términos frecuentes para medir similitud

Análisis de clústeres en Python

Datos etiquetados y no etiquetados

Datos sin etiquetas

  • Punto 1: (1, 2)
  • Punto 2: (2, 2)
  • Punto 3: (3, 1)

Datos con etiquetas

  • Punto 1: (1, 2), Etiqueta: Zona de peligro
  • Punto 2: (2, 2), Etiqueta: Zona normal
  • Punto 3: (3, 1), Etiqueta: Zona normal
Análisis de clústeres en Python

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

  • Conjunto de algoritmos de ML que encuentran patrones en los datos
  • Los datos no están etiquetados, clasificados ni caracterizados
  • Objetivo: interpretar la estructura en los datos
  • Algoritmos comunes de no supervisado: clustering, redes neuronales, detección de anomalías
Análisis de clústeres en Python

¿Qué es el clustering?

  • Proceso de agrupar elementos con características similares
  • Elementos de un grupo más similares entre sí que con otros grupos
  • Ejemplo: distancia entre puntos en un plano 2D
Análisis de clústeres en Python

Graficar datos para clustering: avistamientos de Pokémon

from matplotlib import pyplot as plt

x_coordinates = [80, 93, 86, 98, 86, 9, 15, 3, 10, 20, 44, 56, 49, 62, 44]
y_coordinates = [87, 96, 95, 92, 92, 57, 49, 47, 59, 55, 25, 2, 10, 24, 10]

plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates)
plt.show()
Análisis de clústeres en Python

Análisis de clústeres en Python

Análisis de clústeres en Python

A continuación: un poco de práctica

Análisis de clústeres en Python

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