Programar Clustering DBSCAN en Scikit Learn Python

Ejercicio de programación: Clustering de densidad con DBSCAN

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 45 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Ejercicio de DBSCAN clustering.

Contenido del ejercicio

Tu objetivo es aplicar el algoritmo DBSCAN para realizar agrupamientos basados en densidad en un conjunto de datos bidimensional.

Conjunto de datos: Utiliza el conjunto de datos make_moons de sklearn.datasets para generar datos con estructuras no lineales. Genera un conjunto de datos con 300 muestras y 0.05 de ruido.

DBSCAN: Implementa el algoritmo DBSCAN desde scikit-learn con los siguientes requisitos:

Ajusta el modelo utilizando el conjunto de datos generados de make_moons.
Explora el uso de diferentes valores para los parámetros eps y min_samples para obtener una buena separación de los clústeres. Sugiere valores de inicio de eps=0.2 y min_samples=5.

Visualización y análisis:

Visualiza los resultados del agrupamiento colorando los puntos de datos de acuerdo a las etiquetas asignadas por DBSCAN.
Etiquetas: Los clústeres se representarán con números enteros, y los puntos de ruido con -1.

Evaluación: Evalúa la calidad del modelo obtenido empleando el coeficiente de silhouette. Si aún no hay clústeres definidos por los parámetros que elegiste, ajusta eps y min_samples hasta que el coeficiente devuelva un valor válido.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Clustering de densidad con DBSCAN" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, ScikitLearn es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en ScikitLearn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar ScikitLearn. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en ScikitLearn te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de ScikitLearn.
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Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en ScikitLearn está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en ScikitLearn. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en ScikitLearn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.