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17 de mar. de 2023 · El análisis de clústers puede utilizarse en marketing para segmentar un público objetivo en estudios de mercado, en demografía para agrupar países en los que el Covid-19 es la causa de muerte, en economía para evaluar la capacidad de recuperación de zonas geográficas, etc. Vea ejemplos.
4 de oct. de 2023 · Un clúster es un conjunto de unidades o elementos que comparten características similares y están agrupados o cercanos entre sí. En el ámbito de la computación, el concepto de clúster se refiere a la agrupación de servidores o computadoras que trabajan juntas para ofrecer un alto rendimiento y disponibilidad.
Un clúster es un conjunto de empresas que se encuentran en un mismo lugar, y que desarrollan sinergias por la propia concentración de las mismas. Viene a ser la versión moderna del gremio de toda la vida. Los hay de diferentes tipos: tecnológicos, energéticos, turísticos, de transporte, agrícolas, etc.
Los clústeres son agrupaciones de elementos que comparten similitudes y se unen para formar patrones intrigantes en diversos campos. Acompáñanos mientras exploramos ejemplos de clústeres que ilustran cómo este concepto se manifiesta en la naturaleza, la ciencia, la tecnología y mucho más.
18 de oct. de 2022 · Es sin duda la aplicación fundamental, ya que podemos configurar diferentes clústeres basándonos en características o comportamientos. Así, ejemplos de clústeres podrían ser: actividad de navegación del cliente, datos demográficos, valor monetario, artículos comprados o comportamiento offline. Caso de uso en productos
Una técnica capaz de: Agrupar potenciales clientes en características parecidas según sus visitas y comportamiento en una web. Crear grupos de pacientes parecidos según las características de su análisis de sangre. Grupos de personalidad parecida según las contestaciones de una encuesta. Entre otros ejemplos…
Por ejemplo, una base con 30 alumnos y cuatro notas de distintas materias (cada alumno es un “punto”). Clustering busca armar grupos de puntos con esos datos. Se trata de un problema no supervisado porque se trata de descubrir estructura, grupos distintos, en base a los datos.
