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El agrupamiento es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que agrupa puntos de datos similares, permitiendo el análisis exploratorio de datos sin necesidad de datos etiquetados. Descubre los tipos, aplicaciones y cómo los modelos de embedding mejoran el agrupamiento.
El Agrupamiento K-Means es un popular algoritmo de aprendizaje automático no supervisado para dividir conjuntos de datos en un número predefinido de grupos distintos y no superpuestos, minimizando la suma de las distancias cuadradas entre los puntos de datos y los centroides de sus respectivos grupos.
El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático enfocada en encontrar patrones, estructuras y relaciones en datos no etiquetados, permitiendo tareas como la agrupación, la reducción de dimensionalidad y el aprendizaje de reglas de asociación para aplicaciones como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y los motores de recomendación.
El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático que entrena algoritmos con datos no etiquetados para descubrir patrones, estructuras y relaciones ocultas. Los métodos comunes incluyen el agrupamiento, la asociación y la reducción de dimensionalidad, con aplicaciones en segmentación de clientes, detección de anomalías y análisis de canastas de mercado.
