Detecta Clusters con Propagación de Afinidad (Affinity Propagation): Algoritmo paso a paso en Python
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 4 de Abril). Detecta Clusters con Propagación de Afinidad (Affinity Propagation): Algoritmo paso a paso en Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Implementación y explicación del algoritmo de Propagación de Afinidad (Affinity Propagation) para detectar clusters (o cúmulos). También se presenta cómo utilizar la implementación del algoritmo de Propagación de Afinidad de Scikit-Learn de Python. Si deseas consular mayor detalle sobre Affinity Propagation, te recomiendo leer el siguiente artículo: Frey, B. J., & Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. science, 315(5814), 972-976. Índice del Video: 0:00 Introducción 1:15 Conceptos de Propagación de Afinidad 6:25 Algoritmo paso a paso 10:40 Matrices para Propagación de Afinidad 12:00 Matriz de Similitud 19:00 Preferencias a priori 20:54 Matriz de Disponibilidad 21:50 Matriz de Responsabilidad 29:40 Algoritmo principal 35:10 Matriz de Asignaciones 40:29 Propagación de Afinidad con Scikit-learn ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln El código y datos del video están disponibles en GitHub: https://github.com/CodigoMaquina/code #MachineLearning #DataScience #AprendizajeAutomático #ScikitLearn #Python #AprendizajeDeMaquina #SkLearn #AprendizajeNoSupervisado #AffinityPropagation #CienciaDeDatos #Clustering
Sobre este curso
Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de la ciencia de datos o data science: - Imputación o manejo de datos faltantes - Codificación de datos categóricos - Técnicas de escalamiento, normalización y estandarización. - Validación cruzada (cross-validation) - Ajuste de hiperparámetros - Técnicas para lidiar con clases desbalanceadas - Distribución de datos e histogramas - Detección de datos anómalos con diagramas de caja y la regla de Tukey - Detección de datos anómalos con iForests (bosques de aislamiento) - Regresión lineal - K-vecinos más cercanos para clasificación - K-vecinos más cercanos para regresión. - Conjuntos de clasificadores o regresores (Bagging) - Regresión logística - Impureza Gini - Bosques aleatorios para clasificación - Objetivos de los conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba - La maldición de la dimensionalidad - Fuentes de datos - Detección de clusters con k-means - Detección de clusters con DBSCAN - Tipos de distancias para Clustering - Métricas de regresión. - Visualización de datos con matplotlib - Manejo y análisis de datos con pandas Las librerías que se utilizan son scikit-learn (sklearn), matplotlib, numpy y pandas.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender el proceso completo de análisis de datos
- Recopilar, limpiar y transformar conjuntos de datos
- Crear visualizaciones de datos informativas y atractivas
- Aplicar estadística descriptiva e inferencial