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Aprende ¿Qué Es la Agrupación K-Means? | K-Means
Análisis de Conglomerados

book¿Qué Es la Agrupación K-Means?

Entre los algoritmos de agrupamiento, K-means es un método ampliamente popular y efectivo. Divide los datos en K grupos distintos, donde K es un número predefinido.

El objetivo de K-means es minimizar las distancias dentro de los grupos y maximizar las distancias entre los grupos. Esto crea grupos internamente similares y externamente distintos. K-means tiene numerosas aplicaciones, tales como:

  • Segmentación de clientes: agrupación de clientes para marketing dirigido;

  • Agrupamiento de documentos: organización de documentos por tema;

  • Segmentación de imágenes: división de imágenes para reconocimiento de objetos;

  • Detección de anomalías: identificación de puntos de datos inusuales.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 1

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El objetivo de K-means es minimizar las distancias dentro de los grupos y maximizar las distancias entre los grupos. Esto crea grupos internamente similares y externamente distintos. K-means tiene numerosas aplicaciones, tales como:

  • Segmentación de clientes: agrupación de clientes para marketing dirigido;

  • Agrupamiento de documentos: organización de documentos por tema;

  • Segmentación de imágenes: división de imágenes para reconocimiento de objetos;

  • Detección de anomalías: identificación de puntos de datos inusuales.

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