Este artículo describirá una comprensión conceptual del algoritmo kMeans en Python y su implementación de Python asociada utilizando la biblioteca sklearn. K means es un algoritmo de agrupación en clústeres con muchos casos de uso en situaciones del mundo real. Este algoritmo genera clústeres asociados a un conjunto de datos, se puede hacer para varios escenarios en diferentes industrias, incluida la detección de patrones, diagnóstico médico, análisis de existencias, detección de comunidades, segmentación de mercado y segmentación de imágenes, entre otras. A menudo se usa para ganar intuición sobre el conjunto de datos con el que está trabajando, agrupando puntos de datos similares cerca de otro (un clúster). Los puntos de datos en el mismo grupo serían cercanos y similares entre sí, mientras que los puntos de datos en otros grupos serían diferentes.
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Este es un algoritmo de aprendizaje no supervisado, lo que esencialmente significa que el algoritmo aprende patrones a partir de datos sin etiquetar. Esto implica que se puede entrenar un modelo para crear clústeres en cualquier conjunto de datos dado sin tener que etiquetarlo inicialmente.
La intuición detrás del algoritmo es dividir los puntos de datos en diferentes grupos predefinidos (K), donde un punto de datos en cada grupo solo pertenecería a ese grupo. Consistiría en datos controlados por código Python que comparten similitudes entre sí, lo que implica que los puntos en diferentes grupos serían diferentes entre sí. Muchos otros algoritmos de agrupamiento como EM para mezclas gaussianas, comparten la misma información fundamental que k-means.
Dado que el algoritmo de esta biblioteca de Python requiere que el usuario especifique el número de grupos que K debe buscar, y no lo aprende de los datos, es uno de los aspectos más difíciles de usar este algoritmo. Es difícil decir si algún valor dado de K es incorrecto. A menudo, este valor se determina a través de un amplio conocimiento del dominio y experiencia para conocer un valor ideal de K. Si este no es el caso para sus necesidades actuales, entonces el método del codo se usa comúnmente en la industria para identificar el valor ideal de K.
El método del codo usa la suma de la distancia al cuadrado (SSE) para elegir un valor ideal de k basado en la distancia entre los puntos de datos y sus grupos asignados. Elegiríamos un valor de k donde el SSE comienza a aplanarse y vemos un punto de inflexión. Cuando se visualiza, este gráfico se vería como un codo, de ahí el nombre del método.
En resumen, kMeans en Python es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que se utiliza para dividir los datos de entrada en diferentes grupos predefinidos. Cada grupo contendría los puntos de datos más similares a sí mismo, y los puntos en diferentes grupos serían diferentes entre sí. La parte más complicada de este algoritmo es elegir un valor ideal de K, esto se puede hacer a través de la intuición o usando el método del codo. El método del codo usa SSE para mostrar un valor sugerido de K basado en la distancia entre los puntos de datos y sus grupos asignados.
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