Se ilustra el método de k-medias para aprendizaje no supervisado, o clasificación automática (clustering en inglés), de manera geométrica sobre un plano, y se justifica el uso del criterio de inercia (a veces llamado de varianza).

1. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Ilustración del Método de
K-Medias
Javier Trejos

2. Clasificación Automática
CIMPA-UCR ¿Por qué el criterio de inercia?
 
= 
−
=
K
k C
k
i
n
k
i
P
W
1
2
1
||
||
)
(
x
g
x
Buena clasificación Mala clasificación

3. Clasificación Automática
CIMPA-UCR ¿Por qué el criterio de inercia?
 
= 
−
=
K
k C
k
i
n
k
i
P
W
1
2
1
||
||
)
(
x
g
x
Buena clasificación Mala clasificación

4. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Puntos a clasificar en 3 clases

5. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Centros iniciales (al azar)

6. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro
más cercano
La mediatriz define las zonas de
atracción de cada centro

7. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro
más cercano
Posible duda

8. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Clases actuales

9. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Nuevos centros

10. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano

11. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano

12. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano

13. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano
Posible duda

14. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Clases actuales

15. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Nuevos centros
En una iteración más habrá estabilidad
Esta es la clasificación óptima

16. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Si se cambia la asignación
Posible duda

17. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Clases actuales

18. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Nuevos centros

19. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano

20. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano
La mediatriz define las zonas de
atracción de cada centro

21. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro más
cercano
La mediatriz define las zonas de
atracción de cada centro

22. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Nuevas clases

23. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Calcular nuevos centros

24. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Reasignación
En una iteración más habrá estabilidad

25. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Empezar de nuevo

26. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Nuevos centros iniciales

27. Clasificación Automática
CIMPA-UCR
Asignar a la clase del centro
más cercano
La mediatriz define las zonas de
atracción de cada centro

28. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Clases iniciales
La mediatriz define las zonas de
atracción de cada centro

29. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Clasificación actual

30. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Nuevos centros

31. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Asignar a los nuevos centros
La mediatriz define las zonas de
atracción de cada centro

32. Clasificación Automática
CIMPA-UCR Asignar a los nuevos centros
Hay estabilidad con respecto a la clasificación de la iteración
anterior:
se convergió a un óptimo local