Proyecto Tutorial K-Medias

• En este pequeño proyecto, utilizarás el algoritmo k-means para segmentar casas según sus coordenadas y su ingreso medio.

🌱 Cómo iniciar este proyecto

Esta vez no se hará Fork, tómate un tiempo para leer estas instrucciones:

1. Crear un nuevo repositorio basado en el proyecto de Machine Learing haciendo clic aquí.
2. Abre el repositorio creado recientemente en Gitpod usando la extensión del botón de Gitpod.
3. Una vez que Gitpod VSCode haya terminado de abrirse, comienza tu proyecto siguiendo las instrucciones a continuación.

🚛 Cómo entregar este proyecto

Una vez que hayas terminado de resolver los ejercicios, asegúrate de confirmar tus cambios, hazle "push" al fork de tu repositorio y ve a 4Geeks.com para subir el enlace del repositorio.

📝 Instrucciones

Agrupación de casas

Crearemos 6 grupos de viviendas basados ​​únicamente en su columna de 'latitud', 'longitud' e 'ingreso medio'.

Enlaces de conjuntos de datos:

https://raw.githubusercontent.com/4GeeksAcademy/k-means-project-tutorial/main/housing.csv

Paso 1:

Instala e importa las bibliotecas necesarias: pandas, sklearn y seaborn.

Paso 2:

Carga el conjunto de datos de vivienda y echa un vistazo a las primeras filas. Luego crea un nuevo marco de datos con solo la columna 'latitud', 'longitud' e 'ingreso medio' para crear nuestros grupos.

Paso 3:

Crea una instancia del algoritmo k-means. Luego, crea una nueva característica de 'cluster' en tu conjunto de datos y predice el clúster ajustando las 3 columnas que tiene. Puede ver la documentación de k-means para implementarlo: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html.

Paso 4:

Convierte tu nueva columna de 'cluster' al tipo de 'categoría'.

Paso 5:

Utiliza el gráfico de Seaborn para visualizar tus nuevos grupos.

Paso 6:

Como siempre, usa tu notebook para experimentar y asegúrate de obtener los resultados que deseas.

Usa tu archivo app.py para guardar tus pasos definidos, pipelines o funciones en el orden correcto.

En tu archivo README escribe un breve resumen.

Guía de soluciones:

https://github.com/4GeeksAcademy/k-means-project-tutorial/blob/main/solution_guide.ipynb