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Aprende Desafío: Implementación de K-Means Clustering | K-Means
Análisis de Conglomerados

bookDesafío: Implementación de K-Means Clustering

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Se proporciona un conjunto de datos sintéticos almacenado en la variable data.

  • Inicializar un modelo K-means con 3 clústeres, establecer random_state en 42, n_init en 'auto' y almacenarlo en la variable kmeans.
  • Ajustar el modelo al conjunto de datos, predecir las etiquetas de los clústeres y almacenar el resultado en la variable labels.
  • Para cada clúster i, extraer los puntos que pertenecen a ese clúster y almacenar el resultado en la variable cluster_points.

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Sección 3. Capítulo 7
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