Algoritmo de agrupación [cerrado]

1. Es KNN un algoritmo de agrupación?
2. ¿Converge K-Means converge??
3. ¿Es PCA un método de agrupación??

Es KNN un algoritmo de agrupación?

Diferencia entre el vecino K-Near (K-NN) y la agrupación de K-Means. K-NN es un aprendizaje automático supervisado, mientras que K-means es un aprendizaje automático no supervisado. K-NN es un algoritmo de aprendizaje automático de clasificación o regresión, mientras que K-means es un algoritmo de aprendizaje automático de agrupación.

¿Converge K-Means converge??

Si bien K-means siempre convergerá a al menos un mínimo local (en un número suficiente de iteraciones), su convergencia a un mínimo global no está garantizada. Considere el siguiente ejemplo: en la siguiente figura tenemos un conjunto de puntos azules en el lado izquierdo y un conjunto de puntos rojos en el lado derecho.

¿Es PCA un método de agrupación??

El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica utilizada para reducir las dimensiones de los datos que consisten en varias variables dependientes mientras se mantiene la varianza en los datos. PCA se puede utilizar para estabilizar las mediciones en el análisis estadístico, uno de los cuales es el análisis de clúster.