Ventajas y limitaciones del algoritmo k-means Introducción El algoritmo k-means es uno de los métodos más utilizados para agrupar datos en diversas aplicaciones, desde análisis de mercado hasta ciencia de datos. Su simplicidad y eficiencia …
Elección de k: La clave para un buen clustering Introducción El aprendizaje no supervisado es una poderosa herramienta que nos permite explorar y entender los datos sin la necesidad de etiquetas. Sin embargo, su efectividad depende en gran …
Funcionamiento básico de k-means Introducción En el campo del aprendizaje no supervisado, k-means es uno de los algoritmos más utilizados para agrupar datos en clusters. Es especialmente útil cuando se busca identificar patrones y estructur…