4.29.4.5 Clustering (8 horas) [Habilidades ABET1,ABET2]

Referencias Bibliográficas: [Cuadros-Vargas et al., 2004,Knuth, 2007a,Knuth, 2007b,Gamma et al., 1994] Temas

1. Introducción a Clustering.
2. Kmeans y DBScan.
3. Clustering Applications.
4. Clustering Ensemble.

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

1. Introducir los fundamentos teóricos para el clustering de datos multidimensionales.
2. Implementar diferentes estrategias para el clustering de datos multidimensionales, como basados en partición, en jerarquía o en densidad.
3. Entender los fundamentos, aplicaciones e implementar ensambles de métodos de clustering.
4. Implementar ensambles de métodos de clustering con datos reales.