distintos.
La relación entre dos variables se llama «correlación». Si los indicadores forman una línea casi recta en el gráfico de dispersión, las dos variables tendrán una correlación alta. Si los indicadores se distribuyen de manera uniforme a lo largo del gráfico de dispersión, la correlación es baja o nula. Sin embargo, aunque parezca que existe una correlación entre variables, esto no siempre es así. La causa de una aparente correlación podría ser que dos variables se encuentren relacionadas con una tercera variable, lo que explicaría la variación.
En el algoritmo 1.8 se comparan las primeras 40 observaciones contra las siguientes 40 observaciones de las características 1 y 2, dado que la función scatter necesita de un par de coordenadas. El diagrama de dispersión del algoritmo 1.8 se presenta en la figura 1.12:
% Autores: Erik Cuevas, Omar Avalos, Arturo Valdivia y Primitivo Díaz
% Se carga el conjunto de observaciones
load fisheriris.mat
% Se genera y despliega el diagrama de dispersión entre las
% características 1 y 2 contemplando
% las observaciones de la 1-40
scatter(meas(1:40,1),meas(1:40,2))
% Se mantiene la gráfica anterior para encimar el siguiente gráfico
hold on
% Se genera y despliega el diagrama de dispersión entre las
% características 1 y 2 contemplando
% las observaciones de la 41-80
scatter(meas(41:80,1),meas(41:80,2))
Algoritmo 1.8. Ejemplo del uso de la función scatter en MATLAB.
Figura 1.12. Diagrama de dispersión de las características 1 y 2.
Referencias
[1] B. Kaluza, Machine Learning in Java. 2016.
[2] F. Van der Heijden, R. P. W. Duin, D. De Ridder y D. M. J. Tax, Classification, Parameter Estimation and State Estimation: An Engineering Approach Using MATLAB. 2005.
[3] G. Ciaburro, Matlab for Machine Learning. Birmingham, Packtpub Publishing, 2017.
[4] G. Bonccorso, Machine Learning Algorithms. Birmingham, Packt Publishing, 2019.
[5] Steven W. Knox, Machine Learning: A Concise Introduction. 1.ª ed., Wiley, 2018.
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