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'-Conocer el clustering como uno de los métodos de aprendizaje no supervisado más importante. -Estudiar las medidas de conectividad o linkage measures utilizadas por los algoritmos de clustering. -Analizar los distintos tipos de clustering en base al tipo de agrupamiento que producen: K-means (agrupamiento exclusivo), aglomerativo y divisorio (agrupamiento jerárquico), EM (agrupamiento probabilista) y Fuzzy C-means (agrupamiento solapado).

1. Tipos de algoritmos de clustering.


  • Ejemplos de aplicaciones prácticas de clustering.


2. Medida de distancia.

3. Algoritmo K-means: agrupamiento exclusivo.

4. Algoritmos aglomerativos y divisorios: agrupamiento jerárquico.

5. Algoritmo EM: agrupamiento probabilista.

6. Algoritmo Fuzzy C-means: agrupamiento solapado.

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