Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
CLUSTERING Y APRENDIZAJE NO SUPERVISADO - Coggle Diagram
CLUSTERING Y APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
CLUSTERING
No usa etiquetas
Busca patrones ocultos
Agrupa datos similares
Se basa en distancia o similitud
Aprendizaje no supervisado
El modelo descubre la estructura
Se usa para:
Segmentación.
Agrupación.
Detección de patrones
No hay datos de salida conocidos
Algoritmos de Clustering
Jerarquico:
Forma un arbol de grupos.
No necesita definir K.
Aglomerativo y divisivo.
DBSCAN:
Agrupa por densidad.
Detecta ruido.
No necesita K.
Bueno para datos irregulares.
K-means:
Define numero de grupos.
Usa centroides.
Rápido y popular.
Sensible a valores extremas
Aplicaciones
Marketing.
Detección de fraudes.
Analisis de comportamiento
Analisis de imagenes
Segmentación de clientes.