¿Qué es el algoritmo K means en aprendizaje no supervisado?

K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster. Se suele usar la distancia cuadrática.

El algoritmo k-means es un método de agrupamiento que divide un conjunto de datos en k grupos o clusters. Los datos se agrupan de tal manera que los puntos en el mismo clúster sean más similares entre sí que los puntos en otros clusters.

El aprendizaje no supervisado, también conocido como machine learning no supervisado, utiliza algoritmos de machine learning para analizar y agrupar en clústeres conjuntos de datos sin etiquetar. Estos algoritmos descubren agrupaciones de datos o patrones ocultos sin necesidad de ninguna intervención humana.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado basan su aprendizaje en un juego de datos de entrenamiento previamente etiquetados. Por etiquetado entendemos que para cada ocurrencia del juego de datos de entrenamiento conocemos el valor de su atributo objetivo.

El clustering es un proceso que permite que los algoritmos de aprendizaje automatizado puedan entrenar los datos que van a utilizar para desarrollar sus tareas. Gracias a este proceso, las máquinas pueden generar su capacidad de análisis en volúmenes grandes con menos errores.

El método del codo (Elbow Method).

En este método se tiene que calcular la distorsión promedia de los clústers, que es la distancia promedia del centroide a todos los puntos del clúster y se obtiene con el algoritmo K-Means en función del número de clústers.

El algoritmo de las K vecinas más cercanas o K-nearest neighbors (kNN) es un algoritmo de Machine Learning que pertenece a los algoritmos de aprendizaje supervisado simples y fáciles de aplicar que pueden ser utilizados para resolver problemas de clasificación y de regresión.

El aprendizaje no supervisado se utiliza para explorar datos desconocidos. Puede revelar patrones que podrían haberse pasado por alto o examinar grandes conjuntos de datos que serían demasiado para que los abordara una sola persona.

Hay una diferencia clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado usa conjuntos de datos no etiquetados. El término “etiquetado” significa que los datos ya están etiquetados con la respuesta correcta.

En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para predecir etiquetas para datos no vistos. En el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para descubrir patrones en los datos.

¿Qué tipos de algoritmos existen?

Algunos de los principales tipos de algoritmos empleados en la IA son los siguientes:

Estos son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Qué es Clustering? La agrupación en clústeres (clustering) es la versión más popular del aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje no supervisado, el objetivo es identificar patrones o estructuras en los datos sin conocimiento previo de qué esperar.

Las técnicas de clustering constituyen una técnica exploratoria, útil para encontrar conglomerados de casos que se puedan unir de acuerdo con un grupo de variables como es el caso de determinar si a partir de un grupo de variables (Xi, i=1...n) físico-médicas, medidas durante cualquier tipo de examen de Medicina ...

Un clúster, topic cluster o clúster de contenido es una agrupación de conceptos, elementos u objetos que tienen un mínimo común denominador. Por ejemplo, bañador, sombrilla y toalla son tres palabras que perfectamente pueden formar parte del clúster “Playa”.

Entonces se utilizará el método llamado Codo de Jambú, el cual consiste en ir creando diferentes cantidades de clusters y calculando que tan similares son los individuos dentro de los mismos, e ir plasmado esta información en una gráfica.

El valor de la silueta es una medida de cuán similar es un objeto a su propio cúmulo (cohesión) en comparación con otros cúmulos (separación). La silueta va de -1 a +1, donde un valor alto indica que el objeto está bien emparejado con su propio cúmulo y mal emparejado con los cúmulos vecinos.

El coeficiente de Silueta es una métrica para evaluar la calidad del agrupamiento obtenido con algoritmos de clustering. El objetivo de Silueta es identificar cuál es el número óptimo de agrupamientos.

Medidas de distancia que puede usar el algoritmo kNN. Dentro del algoritmo kNN las medidas de distancia más utilizadas son: distancia Euclídea, distancia de Minkowski, distancia Manhattan, distancia de Coseno y distancia Jaccard.

El algoritmo k-NN puede utilizarse también en escenarios de regresión: Una vez identificados los k vecinos de cada punto, en lugar de considerar su clase y establecer un sistema de votación, se considerará el valor que toma la etiqueta para cada uno de ellos y se devolverá como predicción el valor medio de dichos ...

Los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden usar para ubicar, aislar y categorizar objetos de videos o imágenes, lo que los hace útiles cuando se aplican a diversas técnicas de visión por computadora y análisis de imágenes.

El aprendizaje automático supervisado generalmente se usa para clasificar datos o hacer predicciones, mientras que el aprendizaje no supervisado generalmente se usa para comprender las relaciones dentro de los conjuntos de datos.

El sobreajuste es un comportamiento de aprendizaje automático no deseado que se produce cuando el modelo de aprendizaje automático proporciona predicciones precisas para los datos de entrenamiento, pero no para los datos nuevos.

Los algoritmos “aprenden” de datos que se le ofrecen emparejados (se le da al algoritmo tanto las entradas como las salidas que tendría que obtener). Este tipo de aprendizaje se realiza con ejemplos o datos etiquetados, como fotos con descripciones de las cosas que aparecen en ellas.

El término “no supervisado” se refiere al hecho de que el algoritmo no está guiado como el algoritmo de Aprendizaje Supervisado. La manera más fácil de entender esto es con un ejemplo, tenemos un bebe y su perro.

El método supervisado parte de un conocimiento previo del terreno, a partir del cual se seleccionan las muestras para cada una de las categorías. Por su parte, el método no supervisado procede a una búsqueda automática de grupos de valores homogéneos dentro de la imagen.