Summary  
This chapter explains various linkage methods for hierarchical clustering, detailing how to compute distances between clusters using single, complete, average, centroid, and Ward linkages.

General domain of usage  
Machine learning

Los **métodos de enlace** determinan cómo medir la distancia entre clústeres al construirlos paso a paso. Diferentes enlaces generan **formas de clúster diferentes**.

¿Qué método de enlace es conocido por crear clústeres largos y encadenados y es el más sensible al ruido?

Explora el poder de los patrones ocultos con el aprendizaje no supervisado. Domina los algoritmos de agrupamiento más influyentes, incluidos K-Means, Clustering Jerárquico, DBSCAN y Modelos de Mezcla Gaussiana. Aprende a evaluar la calidad de los clústeres utilizando WSS y puntuaciones de Silhouette, manejar diversas medidas de distancia e implementar soluciones robustas en conjuntos de datos del mundo real. Desarrolla habilidades para segmentar clientes y descubrir estructuras en datos no etiquetados utilizando Scikit-learn.

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