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    Tipos de algoritmos de agrupamiento
    Clustering es una técnica de aprendizaje automático opera mediante la agrupación de datos similares entre sí. Clustering es un tipo de máquina de aprendizaje no supervisado . El algoritmo no tiene por qué ser "entrenados " y puede agrupar los datos en grupos coherentes con un concepto " preconcebida " de lo que pertenece conjuntamente. Esto difiere de los sistemas de aprendizaje automático supervisado que debe ser "entrenado " a los datos de la etiqueta correctamente. Clustering se utiliza principalmente como un mecanismo de reconocimiento de patrones ordenador . Algoritmos basados ​​generativos o probabilidad

    algoritmos de clustering basados ​​generativos o probabilidad intentan clasificar los conjuntos de datos como una especie de distribución conocida , una agrupación común de datos numéricos. Este tipo de algoritmo sólo se puede utilizar en los datos numéricos . Algoritmos generativos vienen con varias advertencias . El problema puede ser imposible de resolver si se permite que los datos para variar demasiado libremente . Algoritmos generativos también asumen que los datos representa una distribución conocida, que no siempre es cierto . Este tipo de algoritmos también no tienen en cuenta el "ruido" en los datos.
    K- means clustering

    K -means clustering fue uno de los primeros métodos de la agrupación a ser desarrollado . Es muy sencillo de poner en práctica , sin embargo, tiene la desventaja de ser muy sensibles a sus entradas de partida . K - significa obras de agrupamiento dividiendo los datos en un conjunto aleatorio de racimos y luego volver a calcular los puntos medios de cada grupo y repitiendo el proceso hasta que sólo hay un clúster. Esto se conoce como convergencia.
    Fuzzy Clustering

    lugar de los datos que identifican como pertenecientes a grupos específicos , intentos de agrupamiento difuso para identificar el grado en que un conjunto de datos punto pertenece a un grupo . Los algoritmos que se utilizan para hacer clustering fuzzy son conocidos como " C- medios algoritmos. " En el enfoque de agrupamiento difuso , un punto de datos puede pertenecer a más de un grupo . Este tipo de agrupación es útil cuando los puntos de datos pueden tener que pertenecer a más de un grupo .
    Aglomerativo Clustering

    agrupación aglomerativo fue uno de los primeros algoritmos de agrupamiento para ser desarrollado . Y sigue vigente , ya que es también uno de los algoritmos más simples desarrollados hasta la fecha. Agglomerative clustering trabaja tratando cada punto de datos individual como un grupo y agrupación con el punto de datos más similar. Este proceso se repite hasta que " converge , " los datos o hay un racimo grande que contiene todos los datos . El proceso también se puede realizar a la inversa para el mismo efecto . A partir de un clúster , todos los datos se pueden dividir en varias ocasiones hasta que cada punto de datos es su propia agrupación.

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