Comments on: K-Means en Python paso a paso https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/ en Español Wed, 18 May 2022 21:24:28 +0000 hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.6.2 By: Na8 https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1689 Wed, 18 May 2022 21:24:28 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1689 In reply to wilfer echavarria.

Muchas gracias! Un saludo

]]> By: wilfer echavarria https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1688 Wed, 18 May 2022 21:19:47 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1688 es muy buen material me ha servido mucho y mas que esta en español y muiy bien explicado

]]> By: Andrés Paz https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1607 Wed, 15 Dec 2021 17:18:30 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1607 Hola !!! genial que compartas este tipo de conocimiento. Mi duda es por ejemplo si cada clúster es un conjunto (A,B,C) definida por los centroides y en cada ocasión que quiera clasificar a un nuevo cliente en un conjunto o paquete el algoritmo me va a generar nuevos centroides aleatorios por lo cual en cada ejecución de cada cliente tendría grupos diferentes (D,E,F) , de tal forma que la clasificación de #davidguetta no sería en los mismos conjuntos que el cliente #andrespaz obteniendo como resultado una clasificación ambigua ¿Cómo podría solucionar esto? ¿guardando la primera clasificación generada y esa clasificación usarla para los nuevos clientes evitando la nueva generación de centroides? Espero puedas comprender mi duda, saludos.

]]> By: Na8 https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1601 Mon, 29 Nov 2021 22:37:38 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1601 In reply to Jose David Rios Cristancho.

Hola gracias por escribir!.
Pues se hace zoom en matplotlib usando los métodos de set_xlim() o set_ylim().
O por ejemplo con ax.set(xlim=[0,100], ylim=[0,60])
Saludos!

]]> By: Na8 https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1594 Mon, 29 Nov 2021 21:50:32 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1594 In reply to Alan.

Muchas gracias! un saludo

]]> By: Alan https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1593 Wed, 24 Nov 2021 09:58:17 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1593 mejor explicado imposible! mil gracias

]]> By: Jose David Rios Cristancho https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1564 Thu, 19 Aug 2021 00:13:05 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1564 hola que pena quiero saber como haces para que las graficas se vean mas lejos, me refiero a que digamos en el eje x vaya de 0-100 en vez de 0 a 60
muchas gracias

]]> By: Anderson Reyes https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1430 Tue, 05 Jan 2021 22:19:11 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1430 Hola! Saludos desde Nicaragua!

Felicitaciones por tan buen trabajo!

Tengo una duda respecto a la prueba de las cinco grandes personalidades.

Cómo realizaste el análisis? Tienes algún post relacionado con ese tema? Tienes algún enlace/libro/documento guía para enternerlo mejor? Estoy empezando en todo este mundo y me es fascinante tu procesamiento de datos.
Espero tu respuesta.
Un abrazo!

]]> By: Na8 https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1409 Sat, 05 Dec 2020 08:38:02 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1409 In reply to Daniel.

Hola Daniel, muchas gracias! Saludos

]]> By: Daniel https://ftp.aprendemachinelearning.com/k-means-en-python-paso-a-paso/#comment-1408 Fri, 04 Dec 2020 22:19:33 +0000 https://www.aprendemachinelearning.com/?p=5499#comment-1408 Hola Juan! me encantó la claridad de la explicación y el ejemplo paso a paso, era lo que estaba buscando y finalmente lo encontré. Gracias por tomarte el tiempo de escribirlo y brindarlo a la comunidad!

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