Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Algoritmos de Clustering

Presentamos brevemente algunos de los principales algoritmos de clustering. Nos centraremos en estos a lo largo del curso:
     

 



## Bibliotecas de Python para Clustering 

Al trabajar con clustering en **Python**, a menudo se utilizan las siguientes bibliotecas:

- **Scikit-learn:** una biblioteca integral de aprendizaje automático. Scikit-learn proporciona implementaciones de muchos algoritmos de clustering, incluidos K-means, Clustering Jerárquico, DBSCAN y GMMs, así como herramientas para el preprocesamiento de datos, métricas de evaluación y más;

- **SciPy:** una biblioteca para computación científica y técnica. SciPy incluye funciones para clustering jerárquico, cálculos de distancia y otras utilidades útiles en tareas de clustering.

También existen varias **bibliotecas auxiliares** que resultan útiles, como **NumPy** (para operaciones numéricas), **Pandas** (para carga y preprocesamiento de datos), **Matplotlib** y **Seaborn** (para visualizar datos y resultados de clustering). Aunque estas no son bibliotecas de clustering en sí mismas, apoyan el flujo de trabajo general.

¿Qué algoritmo de clustering es más adecuado para detectar clústeres de forma arbitraria e identificar valores atípicos?

Adquiera una comprensión sólida del análisis de conglomerados, una técnica clave de aprendizaje no supervisado para descubrir patrones en datos no etiquetados. Explore los conceptos esenciales de K-means, clustering jerárquico, DBSCAN y GMM, y obtenga experiencia práctica con conjuntos de datos reales para desarrollar confianza en la aplicación del clustering a problemas del mundo real.

Adéntrese en los fundamentos del clustering y descubra cómo se diferencia de la clasificación. Explore algoritmos, herramientas y bibliotecas esenciales que impulsan esta técnica de aprendizaje no supervisado para revelar patrones ocultos en los datos.

Adquiera una comprensión sólida de las principales técnicas de preprocesamiento que garantizan una agrupación efectiva. Aprenda a manejar valores faltantes, codificar características categóricas, normalizar datos y seleccionar medidas de distancia y métodos de enlace apropiados para mejorar la precisión del agrupamiento.

Domine las habilidades necesarias para aplicar el agrupamiento K-Means de manera efectiva. Comprenda el funcionamiento del algoritmo, determine el número óptimo de clústeres y adquiera experiencia práctica implementando K-Means en conjuntos de datos sintéticos y reales.

Explora los conceptos esenciales del clustering jerárquico y aprende a agrupar datos en clústeres significativos utilizando dendrogramas. Desarrolla confianza en la identificación del número óptimo de clústeres y en la implementación de la técnica tanto en conjuntos de datos sintéticos como reales.

Descubra cómo DBSCAN destaca en la detección de agrupamientos con formas variadas y en el manejo de ruido en los datos. Conozca la mecánica detrás de este algoritmo basado en densidad, el proceso de asignación de puntos a agrupamientos y su aplicación tanto en conjuntos de datos sintéticos como reales con confianza.

Adquirir una comprensión sólida de los Modelos de Mezcla Gaussiana y cómo utilizan la probabilidad para modelar formas de clúster complejas. Estudio de los principios de la distribución gaussiana, exploración del funcionamiento de los GMM y consolidación de conocimientos mediante su aplicación en datos simulados y reales.

Algoritmos y Bibliotecas de Clustering

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Bibliotecas de Python para Clustering

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