Ejercicios de Clusterizacion, Ejercicios de Inteligencia Artificial

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Iniciamos normalizando las caracteristicas a 0 y 1 Primero identificamos el valor mínimo y máximo de cada columna Luego empleando la siguiente formula en toda la tabla, por cada uno de los valores: (valor – mínimo) / (máximo – mínimo) Esta formula se aplica en cada columna individualmente, proporcionando los siguientes valores: Ahora comenzaremos con:

Como no obtenemos los mismo clusters, volvemos a hacer otra iteración

Como no obtenemos los mismos clusters, hacemos otra iteración

Hacemos la segunda iteración para comprobar si se parecen

Como no se parecen, continuamos

Calculamos la distancia euclidiana de cada uno de los valores, comparándolos con sus vecinos de la siguiente forma, debemos de obtener un total de 16 de las siguientes tablas En base a los True que obtenemos, hacemos un conteo, y esos serian los vecinos que tendrían

Filtramos por aquellos que son mayores o iguales que 2, esos serian nuestros puntos núcleos, los que usaremos, los que son menores no nos funcionan Finalmente, obtenemos los puntos núcleos, y ahora debemos de revisar en cada lista, si ese vecino ese punto núcleo lo visita, y así se va formando un cluster, hacemos lo mismo por cada uno, quedando de la siguiente manera: Ahora simplemente quedaría, traducir las coordenadas y ya finalizamos nuestro trabajo identificando los valores que pertenecen a cada clusters