Los Mapas Auto-Organizados (con las siglas SOM en inglés) son un tipo de red neuronal entrenada como aprendizaje no supervisado, de forma que se modifican repetidamente los pesos de dicha red en respuesta a patrones de activación hasta que una configuración final queda desarrollada. El modelo, creado por Teuvo Kohonen en 1982, consiste en establecer […]
Etiqueta: Aprendizaje no supervisado
Ejemplo de clustering con k-means en Python
Sin duda k-means es uno de los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado más popular. El objetivo de k-means es simple: agrupa puntos de datos similares con el objetivo de descubrir patrones subyacentes. Para lograr este objetivo, k-means busca un número fijo (k) de agrupamientos (clústers) en el conjunto de datos . 1. Funcionamiento básico […]
Ejemplo de uso de DBSCAN en Python para eliminación de outliers
Dentro de los algoritmos de clustering de aprendizaje no supervisado, uno de los más interesantes -y quizás no tan conocido- es DBSCAN, un algoritmo de agrupamiento basado en la densidad, que modela los clústers como cúmulos de alta densidad de puntos. Por lo cual, si un punto pertenece o no a un clúster, debe estar […]