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Cómo realizar agrupamiento y clasificación utilizando SciPy.

Aquí tienes un tutorial paso a paso sobre cómo realizar agrupamiento y clasificación utilizando SciPy.

Introducción al agrupamiento y clasificación​

El agrupamiento y la clasificación son dos técnicas comunes utilizadas en el aprendizaje automático para agrupar puntos de datos similares y hacer predicciones. El agrupamiento implica dividir un conjunto de datos en grupos o clusters basados en la similitud de los puntos de datos, mientras que la clasificación implica asignar etiquetas o categorías a los puntos de datos basados en sus características.

Paso 1: Importar las bibliotecas requeridas​

Para realizar agrupamiento y clasificación utilizando SciPy, necesitamos importar las bibliotecas requeridas. Las principales bibliotecas que usaremos son numpy, scipy y sklearn.

import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy
from scipy.spatial import distance
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

Paso 2: Generar datos​

Para demostrar el agrupamiento y la clasificación, generemos un conjunto de datos de muestra utilizando la función make_blobs de sklearn.datasets. Esta función crea un número especificado de grupos, cada uno con un número especificado de puntos de datos.

# Generar datos de muestra
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0)

Paso 3: Agrupamiento con agrupamiento jerárquico aglomerativo​

El agrupamiento jerárquico aglomerativo es un método de agrupamiento popular que fusiona recursivamente grupos similares hasta que se cumple un criterio de detención. Podemos realizar agrupamiento jerárquico aglomerativo utilizando las funciones linkage y dendrogram de scipy.cluster.hierarchy.

# Calcular la matriz de distancia par a par
dist_matrix = distance.pdist(X)

# Realizar agrupamiento jerárquico
linkage_matrix = hierarchy.linkage(dist_matrix, method='complete')

# Graficar el dendrograma
dendrogram = hierarchy.dendrogram(linkage_matrix)

Paso 4: Agrupamiento K-Means​

El agrupamiento K-Means es otro algoritmo de agrupamiento popular que divide los datos en un número especificado de grupos. Podemos realizar agrupamiento K-Means utilizando la clase KMeans de sklearn.cluster.

# Realizar agrupamiento K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(X)

# Graficar los clusters
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)

Paso 5: Clasificación de datos con K-Nearest Neighbors​

K-Nearest Neighbors (KNN) es un algoritmo de clasificación simple que asigna etiquetas a los puntos de datos basándose en el voto mayoritario de sus vecinos más cercanos. Podemos realizar clasificación KNN utilizando la clase KNeighborsClassifier de sklearn.neighbors.

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Realizar clasificación KNN
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# Hacer predicciones en el conjunto de prueba
y_pred = knn.predict(X_test)

Conclusión​

En este tutorial, aprendimos cómo realizar agrupamiento y clasificación utilizando SciPy. Cubrimos el agrupamiento jerárquico aglomerativo, el agrupamiento K-Means y la clasificación de vecinos más cercanos K-Nearest Neighbors. Estas técnicas son ampliamente utilizadas en diversas aplicaciones de aprendizaje automático y se pueden aplicar a una amplia variedad de conjuntos de datos.