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Descubra los conceptos básicos del análisis de conglomerados y luego estudie un conjunto de metodologías, algoritmos y aplicaciones típicos de conglomerados.

Esto incluye métodos de partición como k-means, métodos jerárquicos como BIRCH y métodos basados en la densidad como DBSCAN/OPTICS.

Además, aprenda métodos para la validación de clústeres y la evaluación de la calidad de los clústeres. Finalmente, vea ejemplos de análisis de conglomerados en aplicaciones.



Las habilidades que conseguirás

  • Análisis de conglomerados
  • Algoritmos de agrupamiento de datos
  • Agrupación de K-Means
  • Agrupación jerárquica

Este curso es ofrecido por la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Jesús

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