Algoritmos comunes en la minería de datos

En el ámbito del análisis de datos, la minería de datos se presenta como una disciplina fundamental, empleando diversos algoritmos para extraer conocimientos y patrones ocultos de grandes conjuntos de datos. Entre los algoritmos más comunes destacan los de clasificación, como los Árboles de Decisión, Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y Redes Neuronales, que se enfocan en asignar categorías a los datos basándose en sus atributos.

Por otro lado, los algoritmos de clustering, como K-Means y DBSCAN, agrupan datos según su similitud, sin necesidad de etiquetas previas, facilitando la identificación de estructuras y patrones naturales. Los algoritmos de asociación, como Apriori y FP-Growth, buscan relaciones entre variables, revelando elementos que frecuentemente ocurren juntos. Además, los algoritmos de regresión, incluyendo la Regresión Lineal y Logística, predicen valores continuos a partir de variables independientes. Estos algoritmos son indispensables para convertir datos brutos en información útil, impulsando decisiones estratégicas en diversos campos.