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El Expectation-maximization es un método estadístico de Clustering similar al K-means, pero con un enfoque probabilístico. Este método asume que todos los objetos han sido generados a partir de ‘k’ distribuciones de probabilidad
El K-means es un método de Clustering que separa ‘K’ grupos de objetos, minimizando un concepto conocido como inercia, que es la suma de las distancias al cuadrado de cada objeto del Cluster a un punto ‘μ’ conocido como Centroide.
El Clustering es una tarea que consiste en agrupar un conjunto de objetos (no etiquetados) en subconjuntos de objetos llamados Clusters.
El Machine Learning (ML) o Aprendizaje Autónomo es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que tiene como objetivo crear sistemas capaces de aprender por ellos mismos a partir de un conjunto de datos (data set), sin ser programados de forma explícita.
