En mi clase de aprendizaje no supervisado en el máster de ciencia de datos de la U-TAD mostré un vídeo en el que se ilustraba el funcionamiento del algoritmo de las k-medias.
Una alumna encontró un recurso mucho mejor.
Que trae, además, como bonus, una ilustración del funcionamiento de DBSCAN (véase también esto).
Ha sido en latitudes otras que las habituales que he aprendido y leído (mas no probado) sobre DBSCAN. Se conoce que es un nuevo (aunque ya tiene sus añitos: algo así como 20) método de clústering.
Por un lado, se agradecen las novedades.
Por el otro, tengo cierta aversión a las cosas que proceden de los congresos de Knowledge Discovery and Data Mining, que es donde fue publicado el algoritmo.
En esencia, funciona así: se fijan dos parámetros, e y n. Un punto es central si a distancia e o menor tiene, al menos, otros n puntos. Los clústers los conforman:
