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  1. Este tutorial muestra cómo calcular e interpretar una agrupación de tablas mediante CLUSTATIS en Excel utilizando el software XLSTAT. Conjunto de datos para ejecutar el método CLUSTATIS Se . Los datos proceden de un estudio de Mapping/Napping proyectivo realizado en Rennes por AGROCAMPUS OUEST. 24 sujetos (panelistas) probaron ocho batidos y luego los colocaron sobre un mantel.

  2. Mineria de datos. En este post vamos a realizar un ejemplo de segmentación de datos de clientes, empleando un proceso de clusterización, concretamente el procedimiento proc fastclus de SAS. Este procedimiento realiza agrupamiento de datos basándonse en el algoritmo k-medias. Este algoritmo, es un método de agrupamiento, que tiene como ...

  3. 12 de mar. de 2018 · K-Means en Python paso a paso. March 12, 2018 by Na8. K-Means es un algoritmo no supervisado de Clustering. Se utiliza cuando tenemos un montón de datos sin etiquetar. El objetivo de este algoritmo es el de encontrar “K” grupos (clusters) entre los datos crudos. En este artículo repasaremos sus conceptos básicos y veremos un ejemplo paso ...

  4. Los trabajos de Sokal y Sneath , marcan el inicio de las técnicas de clusterización, que, poco a poco, han ido extendiendo sus aplicaciones a todos los ámbitos científicos. Con el análisis cluster se pretende encontrar un conjunto de grupos a los que ir asignando los distintos individuos por algún criterio de homogeneidad.

  5. strong>clusterización, es un término que se utiliza en áreas como la sociología o la psicología, entre otras, desde hace muchos años. Este análisis tiene como objetivo agrupar individuos o unidades muestrales en grupos que sean los más homogéneos posible dentro de un mismo grupo, pero heterogéneos o diferentes de los demás grupos ...

  6. El tratamiento de Big Data implica cuatro ‘v’: Volumen, variedad, velocidad y valor. Dentro de las herramientas estadísticas que pueden ser útiles para cumplir con las cuatro ‘v’ se encuentra la clusterización (Gantz & Rensel, 2011). La clusterización consiste en descubrir grupos homogéneos al interior de una tabla de datos y

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