Resultado de búsqueda
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.
may 2024 · 17 minleer. Compartir. K-means es una popular técnica de aprendizaje automático no supervisado que permite identificar clusters (grupos similares de puntos de datos) dentro de los datos. En este tutorial, usted aprenderá acerca de k-means clustering en R utilizando tidymodels, ggplot2 y ggmap. Cubriremos:
5 de sept. de 2023 · A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo utilizar las funciones de clustering en R: Ejemplo 1: K-means. Supongamos que tenemos un conjunto de datos que representan las características de diferentes flores. Queremos agrupar las flores en diferentes clusters en función de sus características.
Paso 1: cargue los paquetes necesarios. Primero, cargaremos dos paquetes que contienen varias funciones útiles para la agrupación jerárquica en R. biblioteca (factoextra) biblioteca (clúster) Paso 2: Cargue y prepare los datos.
El análisis cluster es una técnica diseñada para clasificar tantas observaciones en grupos de tal forma que: Cada grupo (conglomerado o cluster) sea homogéneo respecto a las variables utilizadas para caracterizarlos; es decir, que cada observación contenida en él sea parecida a todas las que estén incluidas en ese grupo.
En esta sesión práctica de programación en R, realizaremos una introducción breve a dos de los modelos de agrupamiento o clustering más conocidos en el Machine Learning, como lo son el algoritmo de K-Medios o K-means, y el Agrupamiento Jerárquico o Hierarchical Clustering.
25 de abr. de 2023 · En este tutorial se revisarán 3 técnicas para el análisis de clusters, que integran a algunos de estos tipos de criterios de conglomeración: Método de k-medias(partitioning k-means). Método jerárquico (hierarchical agglomerative).
