Análisis de las características de los tipos de algoritmos de clustering en el aprendizaje no supervisado.

Abstract

En los últimos años, los avances tecnológicos han llevado a la generación de grandes volúmenes de datos, y uno de los problemas es la hora de clasificar y extraer datos, por ello el aprendizaje no supervisado juega un papel fundamental en el proceso utilizando los tipos de algoritmos de clustring. Por ello el presente estudio de caso, se basa en realizar un “análisis de las características de los tipos de algoritmos de clustering en el aprendizaje no supervisado”, cuyo objetivo es analizar las características de los tipos de algoritmos de clustering ya que estos algoritmos se basan en la suposición de que los patrones se pueden agrupar en función de su similitud. Es decir que realiza un proceso para explorar y analizar los datos donde se desconoce la estructura que tienen, cuya finalidad es encontrar patrones en los datos que formen grupos con características similares.