Los
Métodos Descriptivos o aprendizaje no supervisado permiten formar grupos de
datos rápidamente, también son conocidos como métodos simétricos, no
supervisados o indirectos.
Las observaciones son generalmente clasificadas en
grupos que no son conocidos con anterioridad, los elementos de las variables
pueden estar conectados entre sí de acuerdo a vínculos desconocidos de antemano,
de esta manera, todas las variables disponibles son tratados en el mismo nivel
y no hay hipótesis de causalidad.
Todo
el proceso de modelado se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado
tan sólo por entradas al sistema.
•
No se tiene información sobre las categorías de esos ejemplos.
• Por lo tanto, en este caso, el sistema tiene
que ser capaz de reconocer patrones para poder etiquetar las nuevas entradas.
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