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La minería de datos o exploración de datos es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en ...
20 de feb. de 2024 · Significado de EDA. El EDA Analysis o análisis exploratorio de datos es una técnica estadística que apunta a revelar estructuras subyacentes, identificar patrones o anomalías y cualquier indicio de relaciones clave que existan en un conjunto de datos o data set. El objetivo del EDA no es confirmar hipótesis sino que se centra en generar ...
El clustering es una técnica fundamental en el campo del Machine Learning. Consiste en agrupar datos similares en conjuntos llamados clústeres, con el objetivo de encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos. Es ampliamente utilizado en diversas aplicaciones, como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y la ...
Título del trabajo: Evaluación de análisis de clustering jerárquico en datos moleculares de alta dimensión. Nombre del autor: Maria Isabel Lumbreras Herrera. Nombre del consultor/a: Daniel Fernandez Martinez. Nombre del PRA: Carles Ventura Royo. Fecha de entrega (mm/aaaa):
5 de sept. de 2023 · A continuación, se presentan algunas de las más utilizadas: 1. K-means. El algoritmo K-means es uno de los métodos más populares para realizar clustering en R. Se basa en la idea de agrupar los datos en k clusters, donde k es un número predefinido. La librería “stats” de R proporciona la función kmeans() para realizar el clustering ...
1) Seguimiento de patrones. El seguimiento de patrones es una de las técnicas fundamentales de minería de datos. Implica reconocer y monitorear tendencias en conjuntos de datos para realizar análisis inteligentes con respecto a los resultados comerciales. Para una empresa, este proceso podría relacionarse con cualquier cosa, desde ...
20 de mar. de 2024 · En este artículo, exploraremos las ventajas y desventajas de esta popular técnica de agrupación. Desde su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos hasta su facilidad de interpretación, K Means Clustering ofrece varias ventajas. Sin embargo, también es sensible a las condiciones iniciales y tiene ciertas limitaciones.
