Clustering Introduccin al Aprendizaje No supervisado M Sc

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Clustering Introducción al Aprendizaje No supervisado M. Sc. Carlo Corrales Capitulo Ocho

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Aprendizaje Supervisado Training set:

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Clustering Algoritmo K-means

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Algoritmo K-means Entrada: (número de clusters) - Training set (drop convention)

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Clustering Objetivo de Optimización

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Objetivo de optimización K-means = index of cluster (1, 2, …, ) to which example assigned = cluster centroid ( ) = cluster centroid of cluster to which example assigned Optimization objective: is currently has been

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Clustering Inicialización Aleatoria

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Inicialización aleatoria Should have Randomly pick examples. Set examples. training equal to these

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Óptimo Local Buena solución Atrapados en óptimos locales

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Inicialización Aleatoria For i = 1 to 100 { Randomly initialize K-means. Run K-means.

Inicialización Aleatoria For i = 1 to 100 { Randomly initialize K-means. Run K-means. Get Compute cost function (distortion) } Pick clustering that gave lowest cost .

Clustering Escogiendo el número de clusters

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Cuál es el correcto valor de K?

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Escogiendo el valor de K Sometimes, you’re running K-means to get clusters to use

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Problemas

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FIN

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