{"id":8271,"date":"2020-03-27T09:08:29","date_gmt":"2020-03-27T08:08:29","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=8271"},"modified":"2024-02-25T18:32:30","modified_gmt":"2024-02-25T17:32:30","slug":"partitionnement-de-donnees","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/","title":{"rendered":"Partici\u00f3n de datos\/agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres 101"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"8271\" class=\"elementor elementor-8271\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-58c5311 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"58c5311\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7429d9f\" data-id=\"7429d9f\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af4f296 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"af4f296\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/2020\/04\/03\/teorias-y-algoritmos-2\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Teor\u00edas<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-387abe0\" data-id=\"387abe0\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdb673c elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"bdb673c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Pagina de inicio<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a9873c3\" data-id=\"a9873c3\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d35bcae elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d35bcae\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Partitionnement_de_donn%C3%A9es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Wiki<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a1de6b2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a1de6b2\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-277764f\" data-id=\"277764f\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b48162 elementor-widget elementor-widget-toggle\" data-id=\"1b48162\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"toggle.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2861\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"1\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2861\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">I. Funci\u00f3n de medici\u00f3n de distancia y similitud (partici\u00f3n de datos)<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2861\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"1\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2861\"><ul>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/minkowski-para-atributos-numericos\/\">Minkowski para atributos num\u00e9ricos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/medidas-de-distancia-para-atributos-binarios\/\">Para atributos binarios<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/medidas-de-distancia-para-atributos-nominales\/\">Para atributos nominales<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/medidas-de-distancia-para-atributos-ordinales\/\">Para atributos ordinales<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/medidas-de-distancia-para-atributos-de-tipo-mixto\/\">Para atributos de tipo mixto<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/funcion-de-similitud\/\">Funci\u00f3n de similitud<\/a><\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2862\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"2\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2862\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">II. Criterios de evaluaci\u00f3n<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2862\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"2\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2862\"><ul>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/estadistica-hopkins\/\">Calidad de los datos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Calidad interna<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Suma del error cuadr\u00e1tico<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Criterios de dispersi\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">M\u00e9trica de utilidad de categor\u00eda<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Medidas de corte<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">sal\u00f3n de baile<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Banfeld-Raftery<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Criterio de Condorcet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Criterio C<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Calinski-Harabasz<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Davies-Bouldin<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Relaci\u00f3n_detonaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Dunn<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">GDImn<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Gama<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">G+<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Ksq_DetW<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Log_Det_Ratio<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Log_SS_Ratio<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">McClain-Rao<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">PBM<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">punto biserial<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Lanza Ratkawsky<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Ray Turi<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Scott Simons<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">SD_Scat<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">SD_Dis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">S_Dbw<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Silueta<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Traza W<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">rastreo WiB<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Wemmert-Gan\u00e7arski<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-internos\/\">Xie-Beni<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Calidad externa<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Medici\u00f3n de recuperaci\u00f3n de precisi\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Variables indicadoras<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Medida basada en informaci\u00f3n mutua<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Entrop\u00eda, pureza y medida V<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Dados Czekanowski<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Folkes-Mallows<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Hubert \u0393<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">jaccard<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">kulczynski<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Mc Nemar<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Fi<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">rand<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Rogers-Tanimoto<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Russell Rao<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/criterios-de-calidad-externos\/\">Sokal-Sneath<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Calidad relativa\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/calidad-sobre-numero-de-clusteres\/\">Calidad en el n\u00famero de clusters<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/people.eecs.berkeley.edu\/~jordan\/sail\/readings\/luxburg_ftml.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Estabilidad del cl\u00faster<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/clusterCrit\/vignettes\/clusterCrit.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El paquete clusterCrit<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/nbviewer.org\/github\/bejar\/AMLTNotebooks\/blob\/master\/Notebooks\/10ClusterValidation.ipynb\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cuadernos sobre validaci\u00f3n de cl\u00fasteres<\/a><\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2863\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"3\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2863\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">III. Algoritmos jer\u00e1rquicos<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2863\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"3\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2863\"><ul>\n<li>Aglomerativo jer\u00e1rquico\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/introduction-hierarchical-clustering-d3066c6b560e\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Vinculaci\u00f3n (\u00fanica, completa, media)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/51962445_Ward&#039;s_Hierarchical_Clustering_Method_Clustering_Criterion_andAgglomerative_Algorithm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">M\u00e9todo de Ward<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www2.cs.sfu.ca\/CourseCentral\/459\/han\/papers\/zhang96.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Reducci\u00f3n iterativa equilibrada y agrupaci\u00f3n mediante jerarqu\u00edas (BIRCH)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0306437901000084\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n mediante re-resentativos (CURE)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0306437900000223\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n robusta mediante enlaces (ROCK)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Divisivo jer\u00e1rquico\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/books.google.fr\/books?hl=fr&amp;lr=&amp;id=YeFQHiikNo0C&amp;oi=fnd&amp;pg=PR11&amp;dq=Finding+Groups+in+Data:+An+Introduction+To+Cluster+Analysis&amp;ots=5AvdB9QEsy&amp;sig=ood4e7rDOFL5wZZAacKe7TT1FSM\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">An\u00e1lisis divisivo (DIANA)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/books.google.fr\/books?hl=fr&amp;lr=&amp;id=YeFQHiikNo0C&amp;oi=fnd&amp;pg=PR11&amp;dq=Finding+Groups+in+Data:+An+Introduction+To+Cluster+Analysis&amp;ots=5AvdB9QEsy&amp;sig=ood4e7rDOFL5wZZAacKe7TT1FSM\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">An\u00e1lisis monot\u00e9tico (MONA)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Relativo jer\u00e1rquico\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/895974\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n de espacio de escala<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/1019208\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n aglomerativa basada en similitudes (SBAC)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2864\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"4\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2864\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">IV. Algoritmos de estimaci\u00f3n<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2864\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"4\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2864\"><ul>\n<li>Cuadrado basado en errores\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/3-540-48311-X_205?error=cookies_not_supported&#038;code=cad79c59-1fa3-48bf-aa12-95187d6c01ca\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">K-significa<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/3-540-44533-1_24?error=cookies_not_supported&#038;code=64963d87-c4fe-4d99-b36d-10e00852072d\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">K-medoide<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/10.1002\/bs.3830120210\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">An\u00e1lisis iterativo de datos t\u00e9cnicos autoorganizados (ISODATA)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/764879\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Algoritmo de medios gen\u00e9ticos (GKA)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/books.google.fr\/books?hl=fr&amp;lr=&amp;id=YeFQHiikNo0C&amp;oi=fnd&amp;pg=PR11&amp;dq=Finding+Groups+in+Data:+An+Introduction+To+Cluster+Analysis&amp;ots=5AvdB9QGzC&amp;sig=fKXnrF2AKXHhEXIzcynN6lUbhNU\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Partici\u00f3n alrededor de medoides (PAM)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0893608001001046\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LBG mejorado<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>estimaci\u00f3n en pdf a trav\u00e9s de densidades de mezcla\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/cds.cern.ch\/record\/683166\/files\/0471056693_TOC.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">M\u00e1xima verosimilitud<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/535841\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Descomposici\u00f3n por densidad de mezcla gaussiana (GMDD)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.semanticscholar.org\/paper\/Bayesian-Classification-%28AutoClass%29%3A-Theory-and-Cheeseman-Stutz\/42f75b297aed474599c8e598dd211a1999804138?p2df\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AutoClass<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/10.1111\/1467-842X.00071\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Multimix<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/people.smp.uq.edu.au\/GeoffMcLachlan\/emmix\/paper.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Programa de mezcla basado en EM (EMMIX)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.semanticscholar.org\/paper\/Intrinsic-classification-by-MML-the-Snob-program-Wallace-Dowe\/216148fae2cd84aeed2f76f9af577dc87ca83aa7?p2df\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Snob<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2865\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"5\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2865\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">V. Algoritmos gr\u00e1ficos o combinatorios<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2865\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"5\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2865\"><ul>\n<li>Basado en la teor\u00eda de grafos\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www-users.cse.umn.edu\/~hanxx023\/dmclass\/chameleon.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Camale\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/vladestivill-castro.net\/teaching\/kdd.d\/readings.d\/tr99-05.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AMEBA<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/989504\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gr\u00e1fico de triangulaci\u00f3n de Delaunay (DTG)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/222648006_A_Clustering_Algorithm_Based_on_Graph_Connectivity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Subgrafos altamente conectados (HCS)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.aaai.org\/Papers\/ISMB\/2000\/ISMB00-032.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Identificaci\u00f3n de agrupaciones mediante n\u00facleos de conectividad (CLIC)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/citeseerx.ist.psu.edu\/viewdoc\/download?doi=10.1.1.34.5341&amp;rep=rep1&amp;type=pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">T\u00e9cnica de b\u00fasqueda de afinidad de cl\u00fasteres (CAST)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Basadas en t\u00e9cnicas de b\u00fasqueda combinatoria\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/771164\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Algoritmo guiado gen\u00e9ticamente (GGA)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0031320300000054\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CLUSTERING<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/003132039500022R\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n de b\u00fasqueda tab\u00fa<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/616356\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n de b\u00fasqueda de tab\u00fa difuso<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.derczynski.com\/papers\/archive\/1-s2.0-003132039290088Z-main.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Recocido simulado a agrupamiento<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2866\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"6\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2866\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">VI. Algoritmos difusos<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2866\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"6\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2866\"><ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.wiley.com\/en-us\/Fuzzy+Cluster+Analysis%3A+Methods+for+Classification%2C+Data+Analysis+and+Image+Recognition-p-9780471988649\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">C-medias difusas (FCM)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/299710\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">M\u00e9todo de monta\u00f1a (MM)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/227387\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Algoritmo de agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres c-means (PCM) posibilista<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.wiley.com\/en-us\/Fuzzy+Cluster+Analysis%3A+Methods+for+Classification%2C+Data+Analysis+and+Image+Recognition-p-9780471988649\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Formas difusas de c-cluster<\/a><\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2867\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"7\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2867\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">VII. Algoritmos de redes neuronales<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2867\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"7\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2867\"><ul>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/536304\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cuantizaci\u00f3n vectorial de aprendizaje generalizado F (GLVQ-F)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/846743\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mapa de caracter\u00edsticas autoorganizado (SOFM)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/089360809190012T\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ARTMAP<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/159059\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ARTMAP difuso<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/182691\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LA PARTE<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/1000130\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SART<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/712183\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Red de detecci\u00f3n y etiquetado de cl\u00fasteres (CDL)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/478389\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Red de agrupamiento hiperelipsoidal (HEC)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/991422\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Red de aprendizaje competitiva auto-dividida (SPLL)<\/a><\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2868\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"8\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2868\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">VIII. Algoritmos secuenciales o de kernel<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2868\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"8\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2868\"><ul>\n<li>Basado en kernel\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/citeseerx.ist.psu.edu\/viewdoc\/download?doi=10.1.1.135.4576&amp;rep=rep1&amp;type=pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kernel k-medias<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/1220297\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Admite agrupaci\u00f3n de vectores (SVC)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Datos secuenciales\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.semanticscholar.org\/paper\/Biological-Sequence-Analysis%3A-Probabilistic-Models-Durbin-Eddy\/571f5bbecd3a083a2bb6844f59a3f8cea237252e\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Similitud de secuencia<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/2903802_Pattern-Oriented_Hierarchical_Clustering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n de secuencias indirectas<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper\/1996\/file\/6a61d423d02a1c56250dc23ae7ff12f3-Paper.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n estad\u00edstica de secuencias de HMM<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2869\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"9\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2869\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">IX. Algoritmos para Big Data (tama\u00f1o o dimensi\u00f3n)<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2869\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"9\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2869\"><ul>\n<li>Conjuntos de datos a gran escala\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.google.com\/url?sa=t&amp;rct=j&amp;q=&amp;esrc=s&amp;source=web&amp;cd=&amp;cad=rja&amp;uact=8&amp;ved=2ahUKEwiikKL65r3oAhUDExoKHfRyCRkQgAMoAHoECAEQAg&amp;url=http%3A%2F%2Fscholar.google.fr%2Fscholar_url%3Furl%3Dhttp%3A%2F%2Fbooks.google.fr%2Fbooks%253Fhl%253Dfr%2526lr%253D%2526id%253DYeFQHiikNo0C%2526oi%253Dfnd%2526pg%253DPR11%2526dq%253Dfinding%252BGroups%252Bin%252BData%3A%252BAn%252BIntroduction%252BTo%252BCluster%252BAnalysis%2526ots%253D5AvdC0PGtD%2526sig%253DHrW7OvnqC7gNp7dOaTlv70jsIL8%26hl%3Dfr%26sa%3DX%26scisig%3DAAGBfm3Ilhl5sM1Gy4ws9jYX8LV8U-r8iw%26nossl%3D1%26oi%3Dscholarr&amp;usg=AOvVaw1LTrDbTM5bBFklHaKspUj_\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CLARA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0306437901000084\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SACERDOTE<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/1033770\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CLARANOS<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www2.cs.sfu.ca\/CourseCentral\/459\/han\/papers\/zhang96.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ABEDUL<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/754966\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BURBUJA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.aaai.org\/Papers\/KDD\/1996\/KDD96-037.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DBSCAN<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pberba.github.io\/stats\/2020\/01\/17\/hdbscan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">HDBSCAN<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/action\/cookieAbsent\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DENCLUIDO<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.semanticscholar.org\/paper\/WaveCluster%3A-A-Multi-Resolution-Clustering-Approach-Sheikholeslami-Chatterjee\/f0015f0e834a84699a9b83c6c9af33acdac05069?p2df\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WaveCluster<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/citeseerx.ist.psu.edu\/viewdoc\/download?doi=10.1.1.22.2543&amp;rep=rep1&amp;type=pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n fractal<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.aaai.org\/Papers\/KDD\/1998\/KDD98-002.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ARTE<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/visualizacion-de-datos\/\">visualizaci\u00f3n de datos<\/a> y datos de alta dimensi\u00f3n\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/www.vision.jhu.edu\/teaching\/learning\/deeplearning19\/assets\/Baldi_Hornik-89.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PCA con perceptr\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/users.ics.aalto.fi\/~juha\/papers\/Class_IEEETrNN-1997.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ICA con perceptr\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cds.cern.ch\/record\/683166\/files\/0471056693_TOC.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Escalado multidimensional (MDS)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.google.com\/url?sa=t&amp;rct=j&amp;q=&amp;esrc=s&amp;source=web&amp;cd=&amp;cad=rja&amp;uact=8&amp;ved=2ahUKEwiipYvr6L3oAhWszoUKHZrLDrcQgAMoAHoECAEQAg&amp;url=http%3A%2F%2Fscholar.google.fr%2Fscholar_url%3Furl%3Dhttp%3A%2F%2Fbooks.google.fr%2Fbooks%253Fhl%253Dfr%2526lr%253D%2526id%253DIMGzP-IIaKAC%2526oi%253Dfnd%2526pg%253DPR5%2526dq%253Dlearning%252BFrom%252BData%3A%252BConcepts%2C%252BTheory%2Cand%252BMethods%2526ots%253D2ixIYbidnW%2526sig%253D-eM7tBcRFn8vRYNcl_S84upIQas%26hl%3Dfr%26sa%3DX%26scisig%3DAAGBfm2TIx4NihkCBiRr1rXwYXEudFOkMA%26nossl%3D1%26oi%3Dscholarr&amp;usg=AOvVaw2UfNoZfjYSlWeaQZLY0Wwh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">B\u00fasqueda de proyecci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/web.mit.edu\/cocosci\/Papers\/sci_reprint.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Isomap<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.robots.ox.ac.uk\/~az\/lectures\/ml\/lle.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Incrustaci\u00f3n localmente lineal (LLE)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.cornell.edu\/johannes\/papers\/1998\/sigmod1998-clique.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agrupaci\u00f3n en misi\u00f3n (CLIC)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.semanticscholar.org\/paper\/Optimal-Grid-Clustering%3A-Towards-Breaking-the-Curse-Hinneburg-Keim\/6d0590cad1b154e2b905159855170b7bf453d8ac?p2df\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OptiGrid<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/991713\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Generaci\u00f3n CLUster proyectada orientada arbitrariamente (ORCLUS)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-28610\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"10\" role=\"button\" aria-controls=\"elementor-tab-content-28610\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-toggle-title\" tabindex=\"0\">X.Tutoriales<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-28610\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"10\" role=\"region\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-28610\"><p>Elecci\u00f3n de m\u00e9todos:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/when-clustering-doesnt-make-sense-c6ed9a89e9e6\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Casos en los que el agrupamiento es in\u00fatil<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/unsupervised-machine-learning-clustering-analysis-d40f2b34ae7e\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Clustering, los algoritmos b\u00e1sicos para saber<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/17-clustering-algorithms-used-in-data-science-mining-49dbfa5bf69a\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">17 algoritmos de agrupamiento para todos los casos de uso<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/spectral-clustering-aba2640c0d5b\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introducci\u00f3n al agrupamiento espectral<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Elecci\u00f3n de m\u00e9tricas:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/neptune.ai\/blog\/evaluation-metrics-binary-classification\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">24 m\u00e9tricas para la clasificaci\u00f3n binaria<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Caso de uso:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/uxdesign.cc\/how-to-think-segmentation-from-day-1-f714df093ccb\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Perfilado\/segmentaci\u00f3n y casos de uso<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-algorithms-for-customer-segmentation-af637c6830ac\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Particionamiento (agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres) y creaci\u00f3n de perfiles<\/a><\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5b52b80 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5b52b80\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5e18a1a\" data-id=\"5e18a1a\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ac44f40 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6ac44f40\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Contenido<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Tabla de contenido alternativo\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Palanca<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/#Partitionnement-de-donnees\" >Partici\u00f3n de datos<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Partitionnement-de-donnees\"><\/span>Partici\u00f3n de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><\/p>\n<p>El proceso de partici\u00f3n de datos se refiere a los pasos que representan la secuencia requerida para un an\u00e1lisis completo. Implicaciones de las decisiones tomadas en cada una de estas \u00e1reas:<\/p>\n<p><\/p>\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Deben seleccionarse las entidades a agrupar. Los elementos deben elegirse para que sean representativos de la estructura de los conglomerados de la poblaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Se seleccionan las variables que se utilizar\u00e1n en el an\u00e1lisis de conglomerados. Nuevamente, las variables deben contener suficiente informaci\u00f3n para permitir la agrupaci\u00f3n de objetos.<\/li>\n<li>El usuario debe decidir si normalizar o no los datos. Si se va a realizar la normalizaci\u00f3n, el usuario debe seleccionar un procedimiento entre varios enfoques diferentes.<\/li>\n<li>Debe seleccionarse una medida de similitud o disimilitud. Estas medidas reflejan el grado de proximidad o separaci\u00f3n entre objetos.<\/li>\n<li>Se debe seleccionar un m\u00e9todo de agrupamiento. El concepto del usuario de lo que constituye un cl\u00faster es importante porque se han ideado diferentes m\u00e9todos para encontrar diferentes tipos de estructuras de cl\u00faster.<\/li>\n<li>los <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/particionamiento-de-datos\/calidad-sobre-numero-de-clusteres\/\">n\u00famero de grupos<\/a> debe ser determinado.<\/li>\n<li>El paso final en el proceso de agrupaci\u00f3n es interpretar, probar y replicar el an\u00e1lisis de agrupaci\u00f3n. La interpretaci\u00f3n de grupos con el contexto aplicado requiere el conocimiento y la experiencia del usuario en la disciplina en particular. Las pruebas implican el problema de determinar si hay un agrupamiento significativo o una partici\u00f3n arbitraria del ruido aleatorio. Finalmente, la replicaci\u00f3n determina si la estructura de cl\u00faster resultante se puede replicar en otros ejemplos.<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<p>Aunque pueden ser necesarias variaciones en este proceso de siete fases para adaptarse a una aplicaci\u00f3n particular, esta secuencia representa los pasos cr\u00edticos en un an\u00e1lisis de conglomerados.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El particionamiento y la clasificaci\u00f3n de datos son dos tareas fundamentales en la miner\u00eda de datos. La clasificaci\u00f3n se utiliza principalmente como un m\u00e9todo de aprendizaje supervisado, la partici\u00f3n de datos para el aprendizaje no supervisado (algunos modelos de partici\u00f3n hacen ambas cosas). El prop\u00f3sito de la partici\u00f3n de datos es descriptivo, el de clasificaci\u00f3n es predictivo. Dado que el prop\u00f3sito de la partici\u00f3n de datos es descubrir un nuevo conjunto de categor\u00edas, los nuevos grupos son interesantes en s\u00ed mismos y su evaluaci\u00f3n es intr\u00ednseca. En las tareas de clasificaci\u00f3n, sin embargo, una parte importante de la evaluaci\u00f3n es extr\u00ednseca, ya que los grupos deben reflejar un conjunto de clases de referencia.<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-9873 size-full\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/Cluster-Analysis-1000x468-1.jpg\" alt=\"particionamiento de datos\" width=\"1000\" height=\"468\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/Cluster-Analysis-1000x468-1.jpg 1000w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/Cluster-Analysis-1000x468-1-300x140.jpg 300w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/Cluster-Analysis-1000x468-1-768x359.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<p>Aqu\u00ed hay una comparaci\u00f3n de 4V de los algoritmos m\u00e1s utilizados:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-20963 size-large\" src=\"http:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering1-1024x784.png\" alt=\"agrupamiento\" width=\"1024\" height=\"784\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering1-1024x784.png 1024w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering1-300x230.png 300w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering1-768x588.png 768w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering1-16x12.png 16w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering1.png 1427w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>Las fortalezas y debilidades de cada categor\u00eda:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-20966 size-large\" src=\"http:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering2-1-1024x522.png\" alt=\"agrupamiento\" width=\"1024\" height=\"522\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering2-1-1024x522.png 1024w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering2-1-300x153.png 300w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering2-1-768x392.png 768w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering2-1-18x9.png 18w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering2-1.png 1427w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p>As\u00ed como las m\u00e9tricas de comparaci\u00f3n m\u00e1s habituales:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-20967 size-large\" src=\"http:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering3-1024x446.png\" alt=\"agrupamiento\" width=\"1024\" height=\"446\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering3-1024x446.png 1024w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering3-300x131.png 300w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering3-768x335.png 768w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering3-18x8.png 18w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/clustering3.png 1427w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Teor\u00edas P\u00e1gina principal Wiki I. Medida de distancia y Funci\u00f3n de similitud (partici\u00f3n de datos) Minkowski para atributos num\u00e9ricos Para atributos binarios Para \u2026 <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-8271","page","type-page","status-publish","hentry"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8271","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8271"}],"version-history":[{"count":74,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8271\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":21150,"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8271\/revisions\/21150"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8271"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}