¿Cuándo usar Knn?

K-Nearest-Neighbor es un algoritmo basado en instancia de tipo supervisado de Machine Learning. Puede usarse para clasificar nuevas muestras (valores discretos) o para predecir (regresión, valores continuos). Al ser un método sencillo, es ideal para introducirse en el mundo del Aprendizaje Automático.

¿Qué es Cluster en inteligencia artificial?

El clustering consiste en la agrupación automática de datos. Es un tipo de aprendizaje automático no-supervisado. En castellano se denomina agrupamiento.

¿Qué es el algoritmo k-medias?

Debido a su ubicuidad a menudo se llama el algoritmo k-medias, también se le conoce como algoritmo de Lloyd, sobre todo en la comunidad informática. Paso de asignación: Asigna cada observación al grupo con la media más cercana (es decir, la partición de las observaciones de acuerdo con el diagrama de Voronoi generado por los centroides).

¿Cuál es el algoritmo más común?

El algoritmo más común utiliza una técnica de refinamiento iterativo. Debido a su ubicuidad a menudo se llama el algoritmo k-medias, también se le conoce como algoritmo de Lloyd, sobre todo en la comunidad informática.

¿Qué es el algoritmo estándar?

El algoritmo estándar fue propuesto por primera vez por Stuart Lloyd en 1957 como una técnica para modulación por impulsos codificados, aunque no se publicó fuera de los laboratorios Bell hasta 1982. En 1965, E. W. Forgy publicó esencialmente el mismo método, por lo que a veces también se le nombra como Lloyd-Forgy.

¿Qué es el algoritmo de Lloyd?

Agrupamiento k-medias cuando se usan heurísticas como el algoritmo de Lloyd es fácil de implementar incluso para grandes conjuntos de datos. Por lo que ha sido ampliamente usado en muchas áreas como segmentación de mercados, visión por computadoras, geoestadística, astronomía y minería de datos en agricultura.