Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5"

 

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5:

Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.

Como resultado del entrenamiento, se ha construido un gráfico de dependencia de la función de pérdida respecto al número de clústeres, que se muestra a continuación. 

Gráfico de dependencia de los valores de la función de pérdida respecto al número de clústeres

Como podrá ver en el gráfico, la ruptura resultó ser bastante amplia en el rango de 100 a 500 clústeres. Al mismo tiempo, hay que decir que hemos analizado más de 92 mil estados del sistema, y la forma del gráfico en sí es completamente idéntica a la creada por el script de Python en el artículo anterior. Esto confirma indirectamente que la clase que hemos construido funciona de forma correcta.

Autor: Dmitriy Gizlyk