En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, el clustering o agrupamiento se refiere a una técnica de análisis de datos no supervisada en la que un conjunto de objetos o datos se divide en grupos o clusters según su similitud. El objetivo del clustering es encontrar patrones en los datos y agruparlos de manera que los objetos dentro de un mismo cluster sean similares entre sí y diferentes a los objetos en otros clusters.
Los algoritmos de clustering pueden ser utilizados para diferentes propósitos, como la segmentación de clientes en marketing, la identificación de grupos de pacientes con características similares en la medicina, la clasificación de documentos en el procesamiento de lenguaje natural, entre otros. Los métodos de clustering más comunes son el k-means, el hierarchical clustering y el density-based clustering.
Es importante destacar que el clustering es una técnica exploratoria y no se sabe de antemano el número óptimo de clusters que deben formarse, por lo que se requiere un análisis adicional para evaluar la calidad de los clusters y seleccionar el mejor modelo.
A la hora de buscar financiación para empresas, una de las fórmulas más utilizadas en la actualidad es el factoring. Se trata de un recurso no siem [...]
Leer más »Las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de analizar y gestionar adecuadamente la ingente cantidad de datos que almacenan día tra [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA) puede cambiar la forma de gestionar los canales de ventas y clientes de las empresas fabricantes y distribuidoras de p [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y el análisis de datos están cambiando rápidamente y teniendo un gran impacto en e [...]
Leer más »
