Publications by Jairo A. Ayala Godoy
Álgebra matricial (parte 1)
Introducción El álgebra de matrices desempeña un papel fundamental en el análisis de datos multivariado, ya que proporciona herramientas matemáticas para manipular, transformar y analizar conjuntos de datos con múltiples variables. Algunos de los conceptos y técnicas clave son: Representación de datos: los datos multivariados se pue...
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Análisis de datos en redes sociales
Introducción La tecnología dio lugar al crecimiento de las redes sociales, en las cuales el usuario puede crear sus contenidos, compartir mensajes de textos, fotos, videos y notas de voz. Por lo cual, se han convertido en un factor importante para la comunicación e interacción entre los usuarios. Las redes sociales han crecido muy rápido ...
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Métodos de particionamiento
Introducción Los métodos de particionamiento son una clase de técnicas de formación de grupos que producen una partición de las observaciones en un número específico de grupos, mediante la minimización o maximización de algún criterio numérico. Veamos a continuación los criterios más conocidos de métodos de particionamiento. M�...
11193 sym R (7667 sym/18 pcs) 15 img
Clúster Jerárquico
Introducción La palabra jerárquico se refiere a la construcción de jerarquías que este algoritmo crea para determinar los clusters. El algoritmo crea un listado de combinaciones posibles de acuedo a la jerarquía de las distancias entre puntos. La idea de este procedimiento es construir una jerarquía de particiones del conjunto de casos y...
7718 sym R (6908 sym/29 pcs) 25 img
Clasificación no supervisada
Introducción Ahora que ya hemos visto los más importantes algoritmos de clasificación supervisada, podemos entender la clasificación no supervisada de forma intuitiva. Es decir, mientras que en clasificación supervisada tenemos datos de entrenamiento y datos de prueba que nos permite validar la efectividad del modelo, en clasificación n...
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Análisis Discriminante
Introducción El Análisis Discriminante (AD), introducido por Fisher (1936), es una técnica que se utiliza para predecir la pertenencia a un grupo (variable dependiente) a partir de un conjunto de predictores (variables independientes). El objetivo del AD es entender las diferencias de los grupos y predecir la verosimilitud de que una perso...
4491 sym R (2145 sym/22 pcs) 2 img
Rede Neuronal Artificial
Introducción Una Red Neuronal Artificial (RNA) es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en cómo se organizan formando la estructura del cerebro. Las redes neuronales intentan aprender mediante ensayos repetidos como organizarse mejor a si mismas para conseguir maximizar la predicción. Un modelo de...
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Clasificador Bayesiano
Introducción El clasificador Bayesiano también conocido como Naive Bayes es uno de los clasificadores más utilizados por su simplicidad y rapidez. Se trata de una técnica de clasificación y predicción supervisada que construye modelos que predicen la probabilidad de posibles resultados, en base al Teorema de Bayes. Se basa en la suposic...
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Árboles de Decisión
Introducción Los árboles de decisión o de clasificación son modelos predictivos formados por reglas binarias (si/no) con las que se consigue repartir las observaciones en función de sus atributos y predecir así el valor de la variable respuesta. Muchos métodos predictivos generan modelos globales en los que una única ecuación se aplic...
12653 sym R (6209 sym/37 pcs) 7 img
K-vecinos más cercanos
Introducción El método K-vecinos más cercanos (KNN) es uno de los métodos más importantes de clasificación supervisada. En el proceso de aprendizaje no se hace ninguna suposición acerca de la distribución de las variables predictoras, es por ello que es un método de clasificación no paramétrico, que estima el valor de la función de...
7884 sym R (5570 sym/30 pcs) 4 img