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<title>Parte 4: Clustering | Tensor4Dummies</title>
<!-- Bootstrap core CSS -->
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<!-- Custom styles for this template -->
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<header>
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<div class="row">
<div class="col-sm-8 py-4">
<h4 class="text-white">Sobre nosotros</h4>
<p class="text-muted">El proyecto está desarrollado por un grupo de estudiantes de Ingeniería Informática de la Universidad de León.
La idea ha surgido para poder acercar los conocimientos de Tensorflow a cualquier persona con la mínima dificultad posible.
<br/>
<a href="https://github.com/tensor4dummies" class="text-white"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @tensor4dummies</a>
</p>
</div>
<div class="col-sm-4 py-4">
<h4 class="text-white">Contacto</h4>
<ul class="list-unstyled">
<li><a href="https://github.com/0x0soir" class="text-white"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @0x0soir</a></li>
<li><a href="https://github.com/jmar86" class="text-white"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @jmar86</a></li>
<li><a href="https://github.com/marinasainz" class="text-white"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @marinasainz</a></li>
<li><a href="https://github.com/vrdelc" class="text-white"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @vrdelc</a></li>
</ul>
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<section class="jumbotron text-center">
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<div class="bg"></div>
<h1 class="jumbotron-heading">Parte 4: Clustering</h1>
<p class="lead text-muted">Agrupación de datos con k-means mediante la actualización de los centroides.</p>
<p>
<a href="https://github.com/Tensor4Dummies/1_tensores" class="btn btn-primary" target="_blank">Ver repositorio en Github</a>
<a href="https://www.youtube.com/channel/UCsXbYZd-Yqbws1m8QwH_fgA" class="btn btn-secondary" target="_blank">Ver canal de YouTube</a>
</p>
</div>
</section>
<div class="album text-muted">
<div class="container">
<div class="row">
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-introduccion-al-clustering.png" alt="Parte 1">
<h2>Introducción al clustering</h2>
<p>Introducción y explicación de la clasificación de datos mediante la técnica de clustering.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='1'>Ver el video »</a></p>
</div>
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-k-means.png" alt="Parte 2">
<h2>k-means</h2>
<p>Explicación del algoritmo de k-means o k-medias, un tipo de algoritmo utilizado en el clustering.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='2'>Ver el video »</a></p>
</div>
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-puntos-centroides.png" alt="Parte 3">
<h2>Puntos y centroides</h2>
<p>Comienzo de la implementación del ejemplo de clustering con TensorFlow. Generación de la muestra de datos y selección aleatoria de los centroides iniciales.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='3'>Ver el video »</a></p>
</div>
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-distancias.png" alt="Parte 4">
<h2>Cálculo de distancias</h2>
<p>Cálculo de las distancias entre los centroides y todos los puntos y selección de la mínima distancia.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='4'>Ver el video »</a></p>
</div>
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-reasignacion.png" alt="Parte 5">
<h2>Cálculo y reasignación de centroides</h2>
<p>Teniendo las distancias mínimas, reasignación de todos los puntos al cluster con el centroide más cercano y cálculo de los nuevos centroides.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='5'>Ver el video »</a></p>
</div>
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-ejecucion.png" alt="Parte 6">
<h2>Ejecución del algoritmo</h2>
<p>Ejecución del algoritmo, donde se calcularán los nuevos centroides, las nuevas distancias y se reasignarán los puntos de cada cluster.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='6'>Ver el video »</a></p>
</div>
<div class="col-lg-4 card">
<img src="docs/img/parte_4/intro-4-resultado.png" alt="Parte 7">
<h2>Resultado</h2>
<p>Ejecución del programa, que muestra las coordenadas de los centroides finales calculados y una representación gráfica de los clusters con sus respectivos centroides.</p>
<p><a class="btn btn-custom" href="#videos" role="button" data-video-id='7'>Ver el video »</a></p>
</div>
</div>
</div>
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<div class="list-group">
<a href="#videos" class="list-group-item active" data-video-id='1' id="item1">Introducción al clustering</a>
<a href="#videos" class="list-group-item" data-video-id='2' id="item2">k-means</a>
<a href="#videos" class="list-group-item" data-video-id='3' id="item3">Puntos y centroides</a>
<a href="#videos" class="list-group-item" data-video-id='4' id="item4">Cálculo de distancias</a>
<a href="#videos" class="list-group-item" data-video-id='5' id="item5">Cálculo y reasignación de centroides</a>
<a href="#videos" class="list-group-item" data-video-id='6' id="item6">Ejecución del algoritmo</a>
<a href="#videos" class="list-group-item" data-video-id='7' id="item7">Resultado</a>
</div>
</div>
</div>
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<footer class="text-muted">
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<p class="float-right">
<a href="#">Volver arriba</a>
</p>
<p>By <a href="https://github.com/0x0soir"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @0x0soir</a> & <a href="https://github.com/vrdelc"><i class="fa fa-github" aria-hidden="true"></i> @vrdel</a> mediante Bootstrap</p>
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