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  1. 17 de mar. de 2023 · El análisis de clústers o clustering es la actividad descriptiva en los procesos de minería de datos en Big Data y encuentra aplicaciones en diversos campos, de las ciencias sociales al marketing, de la medicina a la biología, de la física a la economía.

  2. Revisado por: Francisco Coll Morales. Actualizado el 1 mayo 2021. Reproducir. El análisis clúster es un conjunto de técnicas estadísticas multivariantes que tienen como objetivo agrupar a un conjunto de casos o individuos en conglomerados o clúster. El análisis clúster, por tanto, es un tipo de agrupación estadística.

  3. Outline of machine learning. v. t. e. Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some specific sense defined by the analyst) to each other than to those in other groups (clusters).

  4. 7 de mar. de 2023 · Cluster analysis is a data analysis method that groups objects based on their shared properties. It can be used for machine learning, image analysis, data mining and pattern recognition. Learn how it works, when you'll find it useful, and what types of clustering methods are available.

  5. 17 de dic. de 2018 · El término análisis de clúster hace referencia a la familia de algoritmos que permiten agrupar registros similares de un conjunto de datos en grupos. A cada uno de estos grupos es a lo que se denomina un clúster. El objetivo final del análisis es asignar a cada clúster los registros que son similares entre sí.

  6. 4 de jul. de 2023 · El análisis clúster es una técnica que permite identificar patrones y similitudes en un conjunto de variables. La idea es agrupar datos en diferentes grupos o clusters, para facilitar su interpretación y tomar decisiones más acertadas.

  7. 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. (principio de cohesión).

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