Los clusters son patrones subyacentes o agrupamientos que se encuentran naturalmente dentro de datos. Existen muchas técnicas para detectar clusters, sin embargo, estas técnicas por sí solas, no indican qué tan buenos o malos son los clusters que se detectaron. Este video explica dos de las métricas más utilizadas para evaluar clusters, en particular, el coeficiente Silueta y el índice Davies Bouldin.
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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2023, 24 de Julio). ¿Qué tan buenos son tus Clusters? Métricas para Clustering con Python: Silueta y Davies Bouldin [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video].
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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.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
2:03 Cohesión de un cluster
3:28 Distancia o Separación entre clusters
5:09 Coeficiente Silueta
13:27 Índice Davies-Bouldin
21:19 Comparación de técnicas: K-Medias vs Propagación de Afinidad
26:23 Cómo determinar el mejor número de clusters (k) en K-Means
29:30 Coeficiente Silueta e Índice Davies-Bouldin con Python
El código y datos del video están disponibles en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code
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