Comparación de métodos de agrupamiento o clustering

Publicado por Eric Melillanca... el Mar, 03/12/2019 - 11:50

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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