Usando el archivo datos.csv resuelva las siguientes preguntas. Para los cálculos use el lenguage Python. El archivo contiene 10 variables independientes y una variable de salida. No todas las variables independientes son relevantes. La variable de salida indica la clase a la que pertenece cada uno de los ejemplos.

Pregunta 1

Si se usa un algoritmo de detección de grupos (como k-means), el algoritmo es capaz de detectar los grupos existentes y asignar correctamente los registros a cada grupo? Podría escogerse un subconjunto de variables independientes para mejorar la detección de grupos? argumente.

Pregunta 2

Constuya un sistema clasificador que permita asignar un nuevo punto a una de las tres clases. El clasificador debe usar internamente la regresión logística. Es posible detectar las variables relevantes independientes usando regresión logística?

Pregunta 3

Construya un sistema clasificador usando la técnica de vecinos más próximos. Cómo podría modificar el algoritmo para detectar las variables más relevantes?

Pregunta 4

Construya un sistema clasificador usando árboles de decisión. Ya que los árboles permiten detectar variables relevantes, las variables seleccionadas en este punto coinciden con las obtenidas en las preguntas anteriores?