Para um aplicativo, quero agrupar dados (potencialmente dimensionais) e extrair a probabilidade de pertencer a um cluster. Eu considero no momento mapas auto-organizados ou kernel significa fazer o trabalho. Quais são os prós e os contras de cada classificador para esta tarefa? Estou com saudades de outros algoritmos de cluster que poderiam ter desempenho nesse caso?
Isso tem potencial para ser uma pergunta interessante. Os algoritmos de cluster têm desempenho 'bom' ou 'não bom', dependendo da topologia dos seus dados e do que você está procurando nesses dados. ¿O que você deseja que os clusters representem? Anexo um diagrama que infelizmente não inclui o kernel do Kernel ou o SOM, mas acho que é de grande valor para a compreensão das graves diferenças entre as técnicas. Você provavelmente precisa perguntar e responder isso a si mesmo antes de avaliar os "prós" e os "contras".
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