Data Science| Modelo de Clustering
2 min readAug 28, 2020
Estos modelos supervisado tiene como finalidad agrupar nuestra información, crear clusters, tomando características similares.
Antes de continuar, es importante hacer la distinción entre clasificar y agrupar …. no es lo mismo.
Clasificar es un método supervisado e implica identificar y usar dentro de nuestro dataset el resultado (variable dependiente). A esto se le llama labeled dataset.
Agrupar, es un método no supervisado y no se indica cual es la variable dependiente.
Los métodos de clustering se ocupan para:
- Identificar patrones de compra.
- Recomendaciones
- Detección de fraude bancario.
- Seguros de riesgos.
Por ultimo les dejo una imagen con alguno de los tipos de modelos que hay para clustering.
👏Gracias por tu tiempo …para leer esta historia 👍
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