Resultado de búsqueda
La clusterización, análisis de conglomerados o “clustering” en inglés, se refiere a las metodologías que buscan obtener los mejores resultados derivados del análisis de un cluster, a través de identificar variables de estudio y similitudes en un grupo de individuos que puedan determinar o generar probabilidades de comportamiento.
Un hallazgo muy significativo de Michael Porter: en la microeconomía de la competitividad, todo tiene relevancia, todo es importante. Comprensión profunda de la naturaleza de la competencia y del origen de las ventajas competitivas. Comprensión de las complejas interrelaciones entre los agentes. Remodelación de las funciones del sector ...
Por ahora podemos resumir el algoritmo CART para realizar la clasificación con árboles de decisión de la siguiente manera: Para crear la raíz del árbol, es decir la primera partición, se toman todas las características y, para cada una de ellas, se definen todos los posibles umbrales a que haya lugar. Cada umbral será simplemente el ...
27 de mar. de 2019 · Introducción. Según se comentó en el primer artículo de esta serie, la clasificación es una subcategoría del aprendizaje supervisado en la que el objetivo es predecir las etiquetas de clase ...
Análisis de clústeres jerárquico. Este procedimiento intenta identificar grupos relativamente homogéneos de casos (o de variables) basándose en las características seleccionadas, mediante un algoritmo que comienza con cada caso (o cada variable) en un clúster diferente y combina los clústeres hasta que sólo queda uno.
4 de ene. de 2024 · A grandes rasgos, la clusterización te sirve para separar o categorizar a un grupo de clientes de acuerdo con algunas características que tienen en común. Esto nos permite crear subcategorías dentro de nuestro público objetivo para direccionar mejor un mensaje y aumentar la eficiencia de nuestras campañas. Esto mismo, lo puedes realizar ...
Elección de la técnica para formar los grupos o conglomerados. Determinación del número óptimo de clústeres (si no se determina a priori ). Figura 30.1: Datos simulados que presentan clústeres. En este capítulo se abordarán la primera y, sobre todo, la segunda cuestión, dejando las otras dos para el capítulo siguiente.
