Clustering Jerarquico

[@rommelyoshimarcondorimunoz9242]

Buen video profe, al final deja ejercicios mencionando las paginas, ¿Cual es el libro ?, muchas gracias

[@jacobavilacamacho7644]

Hola. El libro es: Minería de Datos a través de ejemplos, Editorial Alfaomega, autora: María Pérez Márquez

[@brandoncamacho7032]

Muchas gracias

[@jacobavilacamacho7644]

A la orden

[@alejandrosamperiolopez1162]

Profe, podría implementar el mismo método pero con variables categóricas?

[@jacobavilacamacho7644]

Hola Alejandro, si, pero al final de cuentas habría que codificar las variables categóricas para utilizar el método

[@AstroAdictosMX]

Estimado Jacob, anexo un pequeño código para pintar automáticamente la gráfica, espero le sirva a la comunidad saludos! for i in np.unique(y_hc): ax.scatter( x = x[y_hc == i, 0], y = x[y_hc == i, 1], c = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'][i], marker = 'o', #forma del punto edgecolor = 'black', alpha= 0.5, # Transparencia label= f"Grupo {i}", s = 40 #Tamaño del punto )

[@jacobavilacamacho7644]

Excelente, muchas gracias Aldo

[@cMonsalveAdm]

Gracias, prof por compartir me invente los nuevos datos para intentar predecir que cluster los podria clasificar: datanew= {"Ingreso_Anual":[122,87,102,96,123], "Puntaje Comercial":[40,41,45,81,4] } y corri una regresion logistica. y lo clasifico en clusters diferentes a los que clasifico en el kmeans que le comentaba

[@jacobavilacamacho7644]

En el kmeans hiciste la predicción con fit_predict o con predict?