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9 de oct. de 2023 · El clustering es una técnica poderosa que permite explorar y comprender mejor la estructura de los datos. Al agrupar los datos en clústeres, es posible identificar relaciones y patrones que no serían evidentes a simple vista. Es una herramienta fundamental en el análisis de datos y la toma de decisiones.
29 de ago. de 2022 · ¿Qué es clustering? Es un conjunto de procesos que tiene como objetivo agrupar en grupos a individuos no etiquetados para crear subconjuntos de datos. Cada uno de ellos recibe el nombre de clúster. Se trata de una colección de objetos o datos que guardan similitudes entre ellos.
Una técnica capaz de: Agrupar potenciales clientes en características parecidas según sus visitas y comportamiento en una web. Crear grupos de pacientes parecidos según las características de su análisis de sangre. Grupos de personalidad parecida según las contestaciones de una encuesta. Entre otros ejemplos…
El Clustering o la clusterización es un proceso importante dentro del Machine learning. Este proceso desarrolla una acción fundamental que le permite a los algoritmos de aprendizaje automatizado entrenar y conocer de forma adecuada los datos con los que desarrollan sus actividades.
22 de sept. de 2023 · El método clustering es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para clasificar elementos dentro de un conjunto de datos en grupos o ‘clusters’. La idea es que los elementos dentro de un mismo grupo tengan características similares entre sí, pero que a la vez sean distintos a los elementos de otros grupos.
El Clustering es una tarea que consiste en agrupar un conjunto de objetos (no etiquetados) en subconjuntos de objetos llamados Clusters. Cada Cluster está formado por una colección de objetos que son similares (o se consideran similares) entre sí, pero que son distintos respecto a los objetos de otros Clusters.
Definición formal. Clustering es el proceso de «descubrir» cómo se agrupan los datos. «Descubrir» entre comillas, sí, porque tales agrupamientos (o clusters) no son una propiedad intrínseca de los datos, sino más bien una construcción que hacemos en función de los objetivos con que analizamos los datos.
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