Dentro de los métodos o técnicas de clustering (o agrupamiento), se encuentran los K-Means y Agrupamiento Jerárquico. A continuación, sus ventajas y desventajas.
Agrupamiento jerárquico
Ventajas:
El número óptimo de clústeres se puede obtener por el mismo modelo, a través de su muy útil dendrograma.
Desventajas:
No es conveniente para grandes conjuntos de datos.
K-Means
Ventajas:
Fácil de entender, fácil de adaptar. Trabaja bien con conjuntos de datos grandes o pequeños, es eficiente y tiene buen desempeño.
Desventajas:
Necesita que el usuario defina el número de clústeres.
Fuente: SuperDataScience.com
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