En esta sesión de RLadies hablaremos sobre agrupamiento de datos (clustering) que básicamente consiste en encontrar sub-grupos o patrones no tan evidentes en un conjunto de datos. Los métodos de agrupamiento son ampliamente usados en áreas como la medicina, el marketing, el análisis de redes, la psicología, entre otras.
La mayoría de los métodos convencionales de agrupamiento parten de una definición de distancia (o similitud) entre observaciones, pero ¿existe una única manera de comparar observaciones? ¿Cómo podemos elegir el método de agrupamiento más apropiado? ¿Cómo saber en cuántos grupos dividir nuestros datos?

En esta sesión abordaremos estas preguntas, mientras exploramos diferentes librerías en R que nos pueden iluminar el camino para encontrar las respuestas.

Prerrequisitos: Tener instalado RStudio y estas librerías: dplyr, ggplot2, NbClust, factoextra

Imparte: Diana Giraldo
Matemática y magíster en Ingeniería biomédica
Día: Jueves 18 de febrero de 5:30 a 7:30 pm