K-means es un algoritmo de clustering utilizado en el campo del aprendizaje no supervisado. El objetivo del algoritmo es agrupar un conjunto de datos en K clusters, donde K es un número predefinido de clusters. El algoritmo comienza seleccionando K centroides al azar y asignando cada punto de datos al centroide más cercano. Luego, el algoritmo recalcula los centroides como la media de todos los puntos de datos asignados a cada centroide, y repite el proceso de asignación y recalculo de centroides hasta que la convergencia se alcanza y los centroides ya no cambian de posición significativamente. Como resultado se consigue dividir el espacio de los datos en K celdas de Voronoi (uno por centroide), pudiendo asociar cada observación de entrada al centroide más cercano. El algoritmo K-means es ampliamente utilizado en tareas de segmentación de clientes, clasificación de texto y procesamiento de imágenes, entre otras aplicaciones.
En la era digital en la que vivimos, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza disruptiva en numerosas industrias, y el sector banca [...]
Leer más »La Inteligencia Artificial (IA) deriva en una serie de modelos o ramas que se pueden emplear en diferentes ámbitos de la vida de las personas así co [...]
Leer más »Desde 2008, varios países han promulgado leyes que reconocen la importancia de integrar la inteligencia artificial (IA) en ámbitos clave de la vida [...]
Leer más »Hoy vamos a explicar las diferencias que existen entre un CRM (Customer Relationship Management) tradicional y un CRM inteligente aplicando tecnologí [...]
Leer más »
