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CLUSTERING

ALGORITMOS DE AGRUPAMIENTO

¿QUÉ ES?

Dentro de los algoritmos de aprendizaje no supervisado, nos encontramos con los algoritmos de agrupación. Se trata de una técnica común en el análisis de datos estadísticos y que se utiliza a menudo en diversos campos. Su utilidad es, principalmente, categorizar datos que no hayan sido previamente etiquetados. Es decir, que no tengan ni categorías ni grupos definidos.

CARACTERÍSTICAS

Algunas de las características principales de este tipo de algoritmo son las siguientes:

• Los datos que utilizan no tienen ninguna etiqueta previa
• El algoritmo tiene la capacidad de encontrar todos los datos sin supervisión
• Se trata de un algoritmo esencial para que los científicos de datos descubran agrupaciones

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¿Cuándo se utilizan los algoritmos de agrupación?

Existen distintas situaciones reales en las que se usan los algoritmos de agrupación. Algunas de ellas son:

• Ventas y marketing
• Identificación de criminales
• Detección de noticias falsas
• Filtros de spam

• Es difícil interpretar los resultados de un cluster ambiguo o mal definido.
• El resultado del análisis es afectado por la elección del algoritmo de clustering.
• El éxito del análisis de clusters depende de los datos, el objetivo del análisis y la capacidad del científico de datos para interpretar los resultados.

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VENTAJAS

• Facilita la realización del análisis exploratorio de datos.
• Se puede utilizar para la segmentación de mercado, la creación de perfiles de clientes y otras aplicaciones.
• Facilita la realización del análisis exploratorio de datos.

Usos comunes de clusterización de datos

Recomendación de Contenido: Plataformas como Netflix, Amazon y Spotify utilizan esta técnica de agrupación de datos para mejorar la experiencia del usuario al recomendar contenido relevante. Cuando identifican patrones de visualización o escucha similares entre usuarios, pueden sugerir películas, productos o canciones que otros usuarios con perfiles similares también disfrutaron.

¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN!