Reducción de dimensiones: t-SNE (5)

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  • Опубликовано: 4 ноя 2024

Комментарии • 10

  • @daverodriguezmunoz7929
    @daverodriguezmunoz7929 3 года назад +5

    Que forms tan sencilla y potente de explicar algp que a simple vista parece super complicado. Me quedo super claro el método, eres un crack men!!!! Te has ganado un suscriptor y un fan aqui!!!

  • @jordigomeztorreguitart
    @jordigomeztorreguitart 3 года назад +2

    Felicidades por presentar un método de una manera clara y sintetizada.

  • @AlvaroMRguez
    @AlvaroMRguez Год назад

    Increíble explicación de unos conceptos difíciles de explicar. Cómo podemos realizar la visualización de nuestros propios datasets? Gracias !

  • @r1gocastro
    @r1gocastro 3 года назад +1

    Muy bueno el video!

  • @DMexa
    @DMexa Год назад

    Una verdadera 💎 joya gracias!

  • @kaloalva8735
    @kaloalva8735 11 месяцев назад

    Funciona para datos mixtos?

  • @JuanMendoza-hz2vj
    @JuanMendoza-hz2vj 4 года назад +1

    gracias¡

  • @pablocarranza6175
    @pablocarranza6175 2 года назад +1

    Impecable la explicación. Consulta: es posible en python obtener la lista de individuos de cada uno de los grupos generados por tsne? Gracias de antemano por la respuesta

    • @OrganizaciondeDatos
      @OrganizaciondeDatos  2 года назад

      t-SNE no genera grupos, no es un algoritmo de clustering, los grupos mostrados en el video son ilustrativos para ver como t-SNE los acomodaría. t-SNE devuelve puntos transformados de tal forma que puntos parecidos queden cerca, de ahí luego uno mirando o utilizando algoritmos de clustering puede inferir en que grupos estan, pero el algoritmo está más orientado a mirar y hacer análisis de datos que separar realmente de forma seria puntos en grupos. La principal razón por la que t-SNE no puede usarse para hacer clustering es que en producción no puede transformar puntos nuevos. Un algoritmo muy similar a t-SNE que puede usarse en prod es uMAP.

    • @pablocarranza6175
      @pablocarranza6175 2 года назад +1

      @@OrganizaciondeDatos muchísimas gracias por la respuesta. Muy amable de tu parte. Voy a mirar uMAP. algo me había leído al respecto. Ya con tu explicación me convenzo de estudiar ese enfoque. Gracias nuevamente.