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Clustering con K-Means. Explicación Matemática y Mucho más…
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- Опубліковано 14 сер 2024
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Espero que mis videos te estén siendo de utilidad. Si gustas cooperar por medio de PayPal para poder seguir creando contenido, puedes hacerlo en la página de mi Blog
En este video te hablaré acerca de un algoritmo para segmentar poblaciones llamado Método de las K-Medias o K-Means, el cuál ha sido muy utilizado en diversas áreas y es parte de los métodos no jerárquicos de Clustering
Aquí te explicaré los pasos del algoritmo, las acciones previas a su aplicación, algunas de las técnicas que se utilizan para determinar en cuantos segmentos dividir los datos que queremos analizar y también te contaré de tres diferentes maneras que existen para inicializar el algoritmo, además de mostrarte con ejemplos numéricos cómo influye la inicialización en los resultados obtenidos.
Si quieres aprender más acerca de este tipo de técnicas, visita mi canal de youtube y suscríbete.
Estaré subiendo videos de Machine Learning, Estadística y de Matemáticas en general aplicadas a los negocios.
Si conoces a alguna persona a la que le pudiera ser de utilidad ésta información, por favor ayúdame a compartirla. Te lo agradeceré muchísimo 😉
#machinelearning #datascience #statistics
![[K means] Análisis de Clúster en R y Rstudio. [Chupitos de R]](http://i.ytimg.com/vi/7AFuL-1Q8eg/mqdefault.jpg)
Obtén los scripts, archivos y diapositivas que se muestran en mis videos en: www.patreon.com/rociochavezcienciadedatos
Mejor explicado imposible, mis respetos para este contenido. Saludos
Madre mía, el mejor vídeo de Clustering con K-Means de la historia!!!
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Un canal de verdad para llevar la cuarentena :) excelente !!!
Gracias Eliu!. Espero que lo sigas viendo ya que se termine la cuarentena... jejejeje
Voy a ver el vídeo por partes por tengas de tiempo, pero se ve excelente este video y como siempre lo voy a compartir en Redes Sociales.
Saludos
Muchas gracias Adaberto! ;)
Excelente, y en castellano. Saludos y felicitaciones.
Se agradece cada vídeo he aprendido mucho. saludos
Me dá gusto que te estén siendo de utilidad los videos. Muchas gracias por verlos!! ;)
MUCHAS GRACIAS .. ME AYUDO MUCHISIMO SALUDOS
Muy bien explicado! Muchísimas gracias
Muchas gracias Rocio
Es un placer Gustavo! ;)
Gracias🎉
Buenísimo
Gracias Rocio por el contenido, esta bien claro.
¡Excelente y clara explicación! Muchas gracias Rocio! :D
Excelente explicación, muchas gracias.
Excelente explicación te felicito........ muy bueno !!!!!!
Excelentes las explicaciones! muchas gracias Rocio!
Excelente video, muy buena calidad
Muchas gracias. Me han ayudado mucho tus videos, tus explicaciones son muy claras ☺
Es un placer! Saludos a tu hijo... jejeje ;)
Está increíble el vídeo, estaría increíble también uno sobre K-modas ^.^
Excelente video, espero con ansias el de componentes principales 🙌🏻
Me encantó tu video mil graciaaas!
deberias hacer uno sobre kmodas para variables discretas o para analisis cualitativo
Muy util , aunque el Kmeans hace esto de forma automatica es util saber como trabaja.
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Excelente Video!, podrías hacer un vídeo de K Medoids por favor
Me gusta mucho tu explicación
Excelente explicación, saludos!
Muy bueno :)
Que buen video profe, saludos ;D
Perfecto
Hola Rocío,
Primero quería felicitarte por e canal y el blog.
Quería hacerte una consulta y porque una invitación a participar de una publicación.
Te cuento mi problema: trabajo con imágenes satelitales en formato raster (tengo un conjunto de 800 imágenes que conforman una serie temporal de una variable ambiental en una región). Que sea formato raster no debería ser problema porque se pueden transformar en matrix csv. Cada pixel podría ser interpretado como un individuo. Tengo que reproducir este protocolo.
1) hacer un análisis EOF para calcular los modos EOF que explican los distintos comportamientos temporales de la clorofila.
2) Luego se usan los modos EOF dominantes para realizar una preclasificación clustering jerárquica de ward y fijar el numero fnal de conglomerados teniendo en cuenta un cambio brusco en la distancia de enlace entre los grupos.
3) Finalmente hacer una clasificación k-means para asignar cada pixel a uno de los grupos obtenidos en los pasos anteriores.
Esto es para una publicación que estoy escribiendo para mi doctorado en biología y como te conté anteriormente es una invitación a formar parte.
Muchas gracias por la atención, un saludo, Martín
Hola Martín!. Muchas gracias! Y gracias también por pensar en mí como colaboradora en tu artículo. Desafortunadamente me encuentro muy llena de trabajo, por lo que no podría colaborar contigo en este momento :(
Hola, como aplicaría el K-means para agrupar varios tipos de archivos que se encuentran en una carpeta?
Para llevar a cabo el pre-procesamiento de tus datos y poder obtener
información confiable en tus análisis, visita mi lista de reproducción
llamada Pre-procesamiento de Datos en R
ua-cam.com/play/PLUofJx5RUeFqGJJxKflkhDRTot29M7CYj.html
En el ejemplo de normalización ¿cómo hizo para que las variables queden en el rango de 0 a 1?
Muy buen contenido!!, solo una consulta, la distancia o mejor dicho la fórmula con la que se calcula las distancias puede ser también la de Mahalnobis?, si fuese el caso, que diferencia habría entre esos dos métodos para calcularlos?
Hola Joel! Muchas gracias por tus palabras. Acerca de la pregunta que me planteas, no sé si exista ya implementado el cálculo de la distancia de Mahalanobis en K-Means, pero en este enlace, puedes ver una tesis que habla al respecto. pdfs.semanticscholar.org/b029/5854310ef3e35a0d71bd73554840e38a5bd8.pdf
Podrías explicar, como se hace para que un cluster quede vacío?
hola Rocío, muy didáctica, aparte tendrás algún tutorial de fuzzy? gracias
Hola! Todavía no tengo videos acerca de lógica fuzzy
@@RocioChavezCienciadeDatos oky gracias
Alguien puede indicarme cual es el proceso para realizar la normalización. Pense que era tomar el valor mas alto como 1 y despies obtebet ciertos porcentajes pero no me cuadran los cálculos. Además difiere en cada columna.
Hola! En el minuto 6:50 de mi video "Escalado y Estandarización de Variables en Python" puedes ver la fórmula que apliqué para dejar los valores entre 0 y 1
¿Cómo genera aleatoriamente los centroides?
Doctora aquí yo tengo una duda, usted utilizó para obtener distancias la métrica euclidiana, pero qué pasa si utilizamos la metrica de minkowski? Podemos obtener que el cuadrado de la distancia es negativo o también puede ocurrir que la distancia sea imaginaria, por qué los espacios de mikowsky son pseudo métricos, cómo se interpreta una distancia imaginaria en este método y para este algoritmo?
Gracias y un Saludo
Hola Adalberto! La distancia de Minkovski siempre es positiva. Cuando haces la resta de las características tomas el valor absoluto de la misma.
@@RocioChavezCienciadeDatos si se toma el valor absoluto siempre es positiva la distancia, pero no siempre igual, entre dos puntos puede haber tres distancias distintas numéricamente, sería muy interesante ver un ejemplo de ese algoritmo, que ventajas tiene usar a mikuusky ? O cuando se recomienda usar esa métrica?
Si deseas realizar el clustering K-Means en Python, visita mi video Clustering Método K-Means en Python ua-cam.com/video/s6PSSzeUMFk/v-deo.html
Hola, me podria ayudar con el algoritmo spherical kMeans... Necesito entregar un proyecto para terminar mi carrera y estoy perdidisimo
Hola Cristian! Desgraciadamente no te puedo ayudar debido a que me encuentro muy llena de trabajo :(
@@RocioChavezCienciadeDatos me podria orientar donde llevar acabo mi estudio? Saludos
Si estás interesado en conocer acerca de un algoritmo utilizado en el desarrollo de sistemas de recomendación, te recomiendo que veas mi video Algoritmo Apriori en R ua-cam.com/video/h7hOQWfhgh8/v-deo.html ... ;)
Páseme las diapos
Si gustas, envíame un correo a rociochavezmx@yahoo.com ;)
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Muchas gracias Rocío, ha sido la mejor explicación que he presenciado