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18 de oct. de 2022 · Caso de uso en clientes. Es sin duda la aplicación fundamental, ya que podemos configurar diferentes clústeres basándonos en características o comportamientos. Así, ejemplos de clústeres podrían ser: actividad de navegación del cliente, datos demográficos, valor monetario, artículos comprados o comportamiento offline. Caso de uso en ...
24 de abr. de 2021 · Hay tres enfoques diferentes para aprendizaje automático, según los datos que tengas. Puedes optar por el aprendizaje supervisado, el aprendizaje semi-supervisado o el aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, tienes datos etiquetados, por lo que tienes salidas para las que sabes con certeza cuáles son los valores correctos para
En este caso, sucede lo contrario a la clusterización. Tenemos conocimiento de datos de entrada mediante el etiquetado de los componentes a estudiar y podemos conocer las posibles salidas del algoritmo. Existe un tipo de clasificación binaria que da respuestas a variables dicotómicas de dos opciones únicas.
en algunos casos. • Segunda etapa: en este punto se ejecuta el paso de clasificación del algoritmo K-Means, usando una métrica de distancia más exigente, pero con la restricción de que no se calcula la distancia entre aquellas instancias que no pertenecen al mismo canopy, esto es equivalente a suponer entre ellos una distancia infinita.
14 de jun. de 2019 · Un clúster es una colección de datos u objetos que son similares entre sí dentro del mismo clúster y diferentes a otros objetos en otros clústeres. El análisis clúster ha sido ampliamente usado en numerosas aplicaciones, incluyendo investigación de mercado, reconocimiento de patrones, análisis de datos, y procesamiento de imágenes.
9 de oct. de 2023 · El proceso de clustering se basa en algoritmos que calculan la similitud entre los datos y los agrupan en función de su proximidad. Estos algoritmos pueden ser de diferentes tipos, como el algoritmo de k-means o el algoritmo de agrupamiento jerárquico. El clustering se utiliza en muchos campos, desde la segmentación de clientes en el ámbito ...
Planteamiento general. El análisis cluster es un conjunto de técnicas multivariantes utilizadas para clasificar a un conjunto de individuos en grupos homogéneos. Pertenece, al igual que otras tipologías y que el análisis discriminante al conjunto de técnicas que tiene por objetivo la clasificación de los individuos.
