Curso 4: Machine Learning | Módulo 5 de 12

Clustering

Simulador K-Means/DBSCAN: elige K con el método del codo, ajusta epsilon. Clusters visuales.

Como organizar una fiesta: K-Means es como decir "queremos 3 grupos" y luego agrupar a los invitados según sus gustos musicales, calculando el "promedio" de cada grupo. DBSCAN es como dejar que los grupos se formen naturalmente: la gente se junta con quien tiene cerca, y los que quedan solos son "ruido" (anomalías).

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Simulador de Clustering

Genera datos y aplica K-Means o DBSCAN. Ajusta parámetros y observa los clusters.

Algoritmo:

K clusters:

Datos:

Inercia: 0

Silhouette: 0.00

Ejecuta clustering con silhouette > 0.5 para ganar tu insignia.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

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Clustering

🎯 ¿Qué aprenderás?

Simulador de Clustering

INSIGNIA: AGRUPADOR EXPERTO

📌 Resumen del módulo