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- Quando usar K-Means vs DBScan?
- Kmeans funciona com dados categóricos?
- O K-means pode ser usado para redução de dimensionalidade?
Quando usar K-Means vs DBScan?
K-means tem dificuldade com grupos não globulares e aglomerados de vários tamanhos. O DBSCAN é usado para lidar. K-means pode ser usado para dados que possuem um centróide claro, incluindo uma média ou mediana.
Kmeans funciona com dados categóricos?
O algoritmo K-Means não é aplicável a dados categóricos, pois as variáveis categóricas são discretas e não têm nenhuma origem natural.
O K-means pode ser usado para redução de dimensionalidade?
Para resumir, K-means pode ser usado para uma variedade de propósitos. Podemos usá -lo para executar a redução da dimensionalidade, onde cada recurso transformado é a distância do ponto de um centro de cluster.
