¿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;
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Agrupamiento de documentos: organización de documentos por tema;
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Segmentación de imágenes: división de imágenes para reconocimiento de objetos;
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Detección de anomalías: identificación de puntos de datos inusuales.
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