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  1. www.themachinelearners.com › k-meansAlgoritmo K-Means - Clustering y cómo funciona - The Machine...

    Algoritmo K Means. El objetivo de K-Means es claro: agrupar observaciones similares para descubrir patrones que a simple vista se desconocen. Para conseguirlo, el algoritmo busca un número fijo (k) de clústers en el dataset. Regla del codo. Este número k es un hiperparámetro del algoritmo.

  2. la.mathworks.com › help › statsFormación de clusters de k-medias y k-medoides - MathWorks

    Los clusters de k-medias y k-medoides dividen los datos en un número k de clusters mutuamente exclusivos. Estas técnicas asignan cada observación a un cluster minimizando la distancia entre el punto de datos y la localización de la media o mediana del cluster asignado, respectivamente.

  3. www.ibm.com › docs › esClústeres de k-medias - IBM

    Clústeres de k-medias. El algoritmo k-medias es el algoritmo más usado de agrupación en clústeres que usa una medida de distancia explícita para particionar los conjuntos de datos en clústeres. El concepto principal del algoritmo k-medias consiste en representar cada clúster por el vector de valores de atributo medios de todas las ...

  4. Videos

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  5. datascience.eu › es › aprendizaje-automaticoK-means Clustering en Machine Learning (K-medias)

    2 de may. de 2020 · K-means Clustering (K-medias) es una forma de aprendizaje no supervisado. Los científicos de datos lo usan cuando tienen montones de datos sin etiquetar (cualquier información sin grupos o categorías definidos). K significa que el objetivo de la agrupación es buscar datos para varios grupos.

  6. www.iebschool.com › blog › algoritmo-k-means-que-es-y-como-funciona-big-dataAlgoritmo k-means: ¿Qué es y cómo funciona? - IEBS

    5 de ene. de 2023 · ¿Qué es K- means clustering? El algoritmo k-means es un método de agrupamiento que divide un conjunto de datos en k grupos o clusters. Los datos se agrupan de tal manera que los puntos en el mismo clúster sean más similares entre sí que los puntos en otros clusters.

  7. Imágenes

    • K-Means Clustering From Scratch in Python [Algorithm Explained] - AskPython
    • K-Means Clustering Algorithm in ML
    • A Friendly Introduction to K-Means clustering algorithm
    • Scatter diagram of the main process of the K-Means clustering ...

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  8. www.ibm.com › docs › esAnálisis de clústeres de K-medias - IBM

    El análisis de clústeres K-means es una herramienta diseñada para asignar casos a un número fijo de grupos (clústeres) cuyas características aún no se conocen pero se basan en un conjunto de variables especificadas. Es muy útil cuando desea clasificar un gran número (miles) de casos.

  9. phuijse.github.io › PythonBook › contentsClustering con algoritmo K-means - GitHub Pages

    K-means es un algoritmo rápido y que escala bien a datos masivos. Scikit-learn ofrece MinibatchKMeans para esos casos. Variantes de K-means. Si los datos tiene outliers fuertes se puede reemplazar el promedio en el paso 3 de KMeans por la mediana, obteníendose el algoritmo de las k-medianas.