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Clustering

Aprendizaje sin supervisión

Se utiliza como un proceso para encontrar una estructura significativa, procesos subyacentes explicativos, características generativas y agrupaciones inherentes a un conjunto de datos.

Extraer referencias de conjuntos de datos que consisten en datos de entrada sin respuestas etiquetadas

Función de similitud

Se proporcionaron datos sin etiquetar

Categoriza los datos con la ayuda de los datos de entrenamiento proporcionados

Métodos utilizados para analizar los conjuntos de datos y dividirlos sobre la base de algunas reglas de clasificación particulares o la asociación entre objetos

Esta función mapea los datos en uno de los múltiples clústeres donde la disposición de los elementos de datos se basa en las similitudes entre ellos.

Recuperación de información

Útil en la construcción de conceptos de datos Proceso de aprendizaje no supervisado

Simplificaciones Detección de patrones

Proceso de aprendizaje de un modelo que dilucida diferentes clases predeterminadas de datos.

Agrupación de particiones

Agrupación jerárquica Aglomerativa

Aprendizaje Probabilístico

Particionamiento jerárquico basado en distancia