Introducción al agrupamiento en clústeres

Duración estimada del curso: 110 min

Objetivos:

• Describir casos de uso de agrupamiento en clústeres en aplicaciones de aprendizaje automático
• Elegir la medida de similitud adecuada para un análisis.
• Agrupar los datos con el algoritmo k-means
• Evaluar la calidad de los resultados del agrupamiento en clústeres
• Reduce la dimensionalidad en el análisis de agrupamiento en clústeres con un codificador automático.

Requisitos previos

Para este curso, se presupone que tienes los siguientes conocimientos:

• Introducción al enmarcado de problemas del aprendizaje automático o equivalente.
• Curso intensivo de aprendizaje automático, incluido Trabaja con datos numéricos y Conjuntos de datos, generalización y sobreajuste, o un equivalente.