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¿Cuándo usar K-means?

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Una animación para ilustrar cómo un outlier puede afectar el rendimiento del cluster al que pertenece.

Los datos de forma esférica se refieren a conjuntos de datos cuya distribución en el espacio de características se asemeja a la forma de esferas o círculos. En otras palabras, los grupos (clusters) de datos están distribuidos de tal manera que si trazas una línea alrededor del borde exterior de cada grupo, la forma resultante sería un círculo (en dos dimensiones) o una esfera (en tres o más dimensiones)

Los “datos esféricos” son un término que se utiliza en el contexto de la estadística y el análisis de datos para referirse a datos que se distribuyen en una forma similar a una esfera o una hiperesfera en un espacio multidimensional. En otras palabras, los datos esféricos tienden a estar distribuidos de manera uniforme en todas las direcciones desde un punto central.

  • Este tipo de distribución de datos es común en ciertas aplicaciones, como la modelización de datos geoespaciales en la superficie terrestre o en astronomía, donde las observaciones pueden estar distribuidas de manera uniforme en todas las direcciones desde una ubicación central, como el centro de la Tierra o una estrella.
Necesariamente no se tiene que elegir k manualmente, para esto se podria emplear the ***<u>elbow method</u>***