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Título completo: Una introducción a los modelos de Clustering empleando R.
Autores: Julio César Alonso C., Maria Fernanda Largo L. y Cristian Camilo Hoyos B.
Colección: Herramientas del Big Data y Analytics | Número: 6.
Editorial: Universidad Icesi.
ISBN: 978-628-7740-99-0 (eBook).
Año de edición: 2025.
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| Una introducción a los modelos de Clustering empleando R |
Este libro es una introducción clara y accesible a los modelos estadísticos y de aprendizaje de máquina aplicados al clustering. Dirigido a quienes inician su formación como científicos de datos, ofrece una guía esencial para entender cómo identificar y agrupar elementos similares, manteniendo la mayor diferencia posible entre los grupos, también llamados conglomerados, clases o clústeres. Estas técnicas no solo pueden responder preguntas de negocio por sí solas, sino que también son clave en la exploración de datos antes de desarrollar modelos complejos y probar hipótesis. A lo largo del libro, descubrirás cómo construir y analizar estos grupos con aplicaciones prácticas y enfoques fundamentales.
Cómo citar (APA): Alonso, J.C.; Largo, M.F. y Camilo Hoyos, C. (2025). Una introducción a los modelos de Clustering empleando R. Cali: Editorial Universidad Icesi. DOI: https://doi.org/10.18046/EUI/bda.h.6
- Tabla de contenido:
Prefacio
1 / Introducción
2 / Generalidades y métricas de los modelos de clústering
I. Algoritmos jerárquicos
3 / Clustering jerárquico
4 / Implementando los algoritmos de clustering jerárquico en R
II. Algoritmos basados en centroides
5 / Modelo k-means
6 / Modelos PAM y CLARA
III. Algoritmos basados en densidad
7 / Modelos DBSCAN
IV. Algoritmos basados en distribuciones
8 / Modelo GMM
V. Algoritmos combinados
9 / Modelo FANNY
10 / Respuestas a los ejercicios seleccionados
Bibliografía
Índice alfabético
Julio César Alonso Cifuentes, Universidad Icesi (Cali, Colombia)- Maria Fernanda Largo Liévano, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
- Cristian Camilo Hoyos Bermeo, Universidad Icesi (Cali, Colombia)
Título (inglés):
An introduction to clustering models using R. DOI/URL:
https://doi.org/10.18046/EUI/bda.h.6 Editorial(es):
Universidad Icesi. Autores:
Julio César Alonso C., Maria Fernanda Largo L. y Cristian Camilo Hoyos B. Palabras clave:
R, Clustering, Lenguaje estadístico, Big Data Analytics. ISBN:
978-628-7740-99-0 (eBook). Fecha de edición:
Marzo de 2025. No. de páginas:
193. Idioma(s):
Español. Formato(s):
Libro electrónico (eBook). Alto x ancho:
27,9 x 21,5 cm. Colección:
Herramientas del Big Data y Analytics (6). Producto:
Libro de texto. Observaciones:
Incluye referencias bibliográficas. Registro DSpace:
