El índice de Davies-Bouldinen para estimar los clústeres en k-means e implementación en Python

Uno de los mayores problemas a la hora de trabajar con el algoritmo de k-means es la necesidad de conocer el número de clústeres en los que se debe dividir el conjunto de datos. Para lo que existen diferentes métodos como el del codo, la Silhouette, Gap Statistics o Calinski-Harabasz. En esta ocasión se va […]