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17 de mar. de 2023 · El análisis de clústers o clustering es la actividad descriptiva en los procesos de minería de datos en Big Data y encuentra aplicaciones en diversos campos, de las ciencias sociales al marketing, de la medicina a la biología, de la física a la economía. El objetivo es clasificar los datos en estructuras de forma que resulten más fáciles de comprender.
21 de jun. de 2022 · En este post te cuento qué es y qué ventajas tiene para el marketing. Vamos a ello. Las empresas y expertos en marketing están acostumbrados a hablar de segmentaciones como una forma de afinar más en sus comunicaciones, ya que les permite personalizar los mensajes en función de las características comunes de ese segmento.
12 de jul. de 2019 · El Clustering Jerárquico (agrupamiento jerárquico o Hierarchical Clustering en inglés), es un método de data mining para agrupar datos (en minería de datos a estos grupos de datos se les llama clústers). El algortimo de clúster jerárquico agrupa los datos basándose en la distancia entre cada uno y buscando que los datos que están dentro de un clúster sean los más similares entre sí.
Este post forma parte del libro "Machine Learning (en Python), con ejemplos". El Clustering es una tarea que consiste en agrupar un conjunto de objetos (no etiquetados) en subconjuntos de objetos llamados Clusters. Cada Cluster está formado por una colección de objetos que son similares (o se consideran similares) entre sí, pero que son ...
11 de nov. de 2020 · Se entiende por clústering un conjunto de técnicas descriptivas (no explicativas) que tiene por objetivo formar grupos a partir de un conjunto de elementos, los cuales tienen diferentes características o variables para permitir dicha agrupación. Estos grupos, centrándonos en una clasificación estricta, deben ser mutuamente exclusivos; es ...
4 de may. de 2023 · Y en este objetivo, la clusterización es un gran aliado. Cómo llevar a cabo el clustering El primer paso para comenzar la clusterización es tener una base de datos potente, es decir, con un gran volumen de información detallada sobre los usuarios y su interacción con la marca, como por ejemplo: veces que visita la web, cantidad de compras, tipos de productos o servicios comprados, fecha ...
2 de ago. de 2022 · La tarea principal del clustering es la de agrupar datos para crear lo que se conoce como clústeres. Cada uno de estos clusters agrupan una colección de datos similares entre sí. El uso del clustering se aplica en modelos de machine learning de tipo no supervisado. Esto le permite: · Analizar datos. · Realizar tareas y encontrar posibles ...
