CLUSTERING EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Resumen y mapa conceptual de CLUSTERING

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CLUSTERING EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. ¿Que es CLUSTERING?
    1. Es una técnica estadística multivariante cuya finalidad es dividir un conjunto de objetos en grupos (cluster) de forma que las caracteristicas de los objetos en un mismo grupo sean muy similares entre sí y los de los objetos de los demás grupos sean distintos.
      1. Exiten diferentes algoritmmos que intenta implementar lo mejor posible este metodo
        1. CARACTERISTICAS CON LA QUE DEBEN CONTAR:
          1. * Similitud dentro de los grupos y diferencia fuera de ellos.
            1. *Trabajar muchas variables.
              1. * Alta velocidad
              2. SE DIVIDEN EN DOS GRUPOS:
                1. CLUSTERING JERARQUICO
                  1. K-MEDIOS
                    1. MAPAS DE AUTOORGANIZACION
                    2. CLUSTERING NO JERARQUICO
                      1. MÉTODO DIVISIVO
                        1. En el método de agrupamiento divisivo o descendente, asignamos todas las observaciones a un único clúster y luego dividimos el clúster en dos clústeres menos similares.
                        2. MÉTODO AGLOMERATIVO
                          1. En el método de agrupamiento aglomerativo o ascendente asignamos cada observación a su propio clúster. Se calcula la similitud entre cada grupo y final mente se unen los más similares.

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