Curso Gratis de Minería de Datos [Clase 12 - Agrupamiento o clustering particional ] скачать в хорошем качестве

Curso Gratis de Minería de Datos [Clase 12 - Agrupamiento o clustering particional ]

Bienvenid@ a la Clase 12 de nuestro Curso Gratuito de Minería de Datos con enfoque en Ciencia de Datos! En esta sesión, exploraremos el clustering particional, una de las técnicas más utilizadas para segmentar datos en grupos bien definidos. Nos enfocaremos en dos algoritmos fundamentales: K-means y K-medoids, que permiten identificar patrones ocultos agrupando datos en función de su similitud. 🚀 ¿Qué aprenderás hoy? ✔️ ¿Qué es el clustering particional y cómo se diferencia del jerárquico? ✔️ Fundamentos del algoritmo K-means: centroides, iteraciones y convergencia ✔️ Introducción a K-medoids: una alternativa robusta frente a valores atípicos ✔️ Casos de uso prácticos: segmentación de clientes, análisis de comportamientos y más 📥 Descarga aquí la diapositiva de la Clase 12: 👉 https://drive.google.com/file/d/1GHLx... 📌 Suscríbete y no te pierdas ninguna clase: 👉 YouTube: @jorgeklz 📣 Comparte este video con colegas, estudiantes y cualquier persona interesada en Data Science, aprendizaje no supervisado y clustering eficiente. #MineríaDeDatos #ClusteringParticional #KMeans #KMedoids #Agrupamiento #DataScience #MachineLearning #CursoGratis #AprendizajeNoSupervisado #UTM #Ecuador #ClusterAnalysis #ElbowMethod #SilhouetteScore