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.
Energía barata, infinita, segura y limpia La Inteligencia Artificial desde la investigación de la Fusión Termonuclear a la generación de ventas o [...]
Leer más »Las empresas son cada día más conscientes de la importancia de incorporar paulatinamente la inteligencia artificial a sus modelos de negocio. La imp [...]
Leer más »Antes de explicaros qué es la inteligencia artificial, nos gustaría empezar con la frase del libro Age of intelligent machines (1992), de Raymond Ku [...]
Leer más »¿Cómo nos está ayudando la inteligencia artificial? La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un tema de película de ciencia ficción a un [...]
Leer más »
