Clustering

La agrupación en clústeres es una técnica para organizar un grupo de datos en clases y clústeres donde los objetos residen dentro de un clúster tendrán una alta similitud y los objetos de dos clústeres serán diferentes entre sí.

Aquí los dos grupos pueden ser considerados como desunidos. El objetivo principal de la agrupación en clústeres es dividir todos los datos en varios clústeres. A diferencia del proceso de clasificación, aquí las etiquetas de clase de los objetos no se conocen antes, y la agrupación pertenece al aprendizaje no supervisado.

En el clustering o agrupación, la similitud entre dos objetos se mide por la distancia entre esos dos objetos. Cuanto más corta es la distancia, mayor es la similitud, mientras que más larga es la distancia, mayor es la diferencia.

Las herramientas que se utilizan principalmente en el análisis de clustering son k-mean, k-medoids, basados en densidad, jerárquicos y otros métodos.

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