Publications by Juan Salamanca
Analysis Dataset Test 06
dataResult <-processDataTest1(path, prefix, names) Analysis of all learning parameters. Runs with 1000 ticks With these constant variables: munsell, radius, 9, chordal, tole 0.2 In this analysis we are determining which exploration factor would be the best option to run the experiments dataResult <-processDataTest2(path, prefix, names) Charts ...
5729 sym R (1351 sym/7 pcs) 16 img
Mapas Cluster Cali MIO
library(ggplot2) library(ggmap) ## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/. ## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details. register_google(clave) caliCoords <- c(-76.5,3.43) # qmap(caliCoords,zoom=14) # Estaciones MIO estacionesMIO <- read.delim("~/Desktop/mapaGoogle/MIO_STOPS.txt") # K-...
8 sym R (1461 sym/8 pcs) 3 img
Mapa Cali con estaciones del MIO Y clustering
Mapa estaciones del MIO Datos de 2015 library(ggplot2) library(ggmap) # registro en google register_google(apiKey) # Vista rápida / Google Maps provider caliCoordenadas <- c(-76.5328476, 3.4320292) qmap(caliCoordenadas, zoom = 10) # Importar el dataset MIO_STOPS <- read.delim("MIO_STOPS.txt") Clustering K-Means #Clustering coords <- data.fr...
124 sym R (1260 sym/5 pcs) 3 img
Food Emojis - Multidimensional Scaling
Proximidad entre el valor nutricional de los alimentos de la colección de emojis En este ejercicio recreamos el caso de multidimensionamiento escalar disponible en este sitio web: https://grace.rbind.io/post/2019-02-22-emoji-mds/ Dataset disponible en Kaggle (https://www.kaggle.com/ofrancisco/emoji-diet-nutritional-data-sr28/data) library(ggplot...
596 sym R (50405 sym/4 pcs) 1 img
Rhythms
Choroplet map assigning values to each country data source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1odDM-CGLxe4gLEbdVpaQ6us6gy6i9xcyZFZAU8DboZo/edit?pli=1#gid=113073223 This map does not represent all the entries per country. The color value corresponds to the count value of the latest country row with log10 transformation. Descriptive statisti...
532 sym 5 img
Plataforma WEB estaciones hidrográficas
Plataforma WEB para la visualización de mediciones y detección de anomalías en estaciones hidrográficas. Estación: Seleccione una estación Los Cayos Cuenca hidrográfica: oriente Tipo de acuífero: agua subterranea Altitud: 1004 msnm Profundidad de medición: 50 m Tabla de datos: Date_Time Pression..cm.H2O. Etiqueta.P Temperatura…...
487 sym R (23 sym/1 pcs) 1 tbl
Covid 2022 ejercicio clase
Introducción El presenta dataset proviene de la Organización mundial de la salud (https://covid19.who.int/). Los daton fueron decargados el 15 de enero de 2022 covidData <- read.csv("data/WHO-COVID-19-global-data.csv") #summary(covidData) covidData$Date_reported <- as.Date(covidData$Date_reported, format = "%Y-%m-%d") Casos confirmados libra...
359 sym R (3474 sym/11 pcs) 5 img
Mapa MIO Cali con estaciones
Maps The first step is to load enable the libraries to access the Google maps provider. You need to get your own key from your google account. apiKey <- "Su_clave_de-Google" Enable libraries and register your key library(ggplot2) library(ggmap) # You should get your own api key from Google. Follow: https://cloud.google.com/maps-platform/ regist...
821 sym R (1572 sym/7 pcs) 5 img
Reporte Covid 19 Ejemplo
Datos tomados de la página oficial de la Organización Mundial de la Salud. Para este reporte se seleccionan los datos de los últimos seis meses. Casos confirmados globales Muertes globales Nuevos casos por region Nuevos casos en las Americas Brazil Conclusiones En este reporte vemos que Brazil y Europa tienen datos alarmantes … ...
353 sym 6 img
Covid19 report with code
Estadísticas descriptivas data <- read.csv("WHO-COVID-19-global-data.csv") # Convertir primera columna a Fechas data$Date_reported <- as.Date(data$Date_reported,format="%Y-%m-%d%t") data$Country_code <- as.factor(data$Country_code) data$Country <- as.factor(data$Country) data$WHO_region[data$Country =="undefined"] <- "OTHER" data$WHO_region <- a...
1058 sym R (6499 sym/14 pcs) 10 img