{"id":558,"date":"2020-05-22T09:54:54","date_gmt":"2020-05-22T09:54:54","guid":{"rendered":"https:\/\/ricovictor.com\/?p=558"},"modified":"2020-05-22T09:58:48","modified_gmt":"2020-05-22T09:58:48","slug":"clustering-metodo-k-means-en-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ricovictor.com\/index.php\/2020\/05\/22\/clustering-metodo-k-means-en-python\/","title":{"rendered":"Clustering M\u00e9todo K-Means en Python"},"content":{"rendered":"\n

En un art\u00edculo anterior<\/a> te habl\u00e9 acerca de una de las t\u00e9cnicas de Machine Learning <\/strong>no supervisado llamado Clustering Jer\u00e1rquico<\/strong>, el cu\u00e1l es \u00fatil cuando se tienen menos de 10,000 individuos o elementos a analizar. <\/p>\n\n\n\n

En este post te mostrar\u00e9 otra de las t\u00e9cnicas de clustering, llamada m\u00e9todo de las K-Medias o K-Means<\/strong>. Una de las ventajas que tiene este m\u00e9todo en comparaci\u00f3n con el Clustering Jer\u00e1rquico, es que tiene la capacidad de analizar bases de datos con m\u00e1s de 10,000 individuos. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n
  • \"\"<\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n
    <\/div>\n\n\n\n
    \n\n\n\n

    Sin embargo, para llevar a cabo el M\u00e9todo de las K-Medias, es necesario conocer de antemano el n\u00famero de clusters <\/strong>en los que queremos que divida a los elementos contenidos en la base de datos. En caso de que no cuentes con esta informaci\u00f3n,en el siguiente v\u00eddeo te muestro una t\u00e9cnica llamada \u201cCodo de Jamb\u00fa\u201d<\/strong> que te ayudar\u00e1 a encontrar el n\u00famero \u00f3ptimo de segmentos a formar,as\u00ed c\u00f3mo profundizaremos mucho m\u00e1s en todo este tema \ud83d\udc47\ud83d\udc47<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n
    \n