Tema 07 Sequence Clustering en la minería de datos.

.¿Qué es el clustering?

• proceso que permite que los algoritmos de aprendizaje automatizado puedan entrenar los datos que van a utilizar para desarrollar sus tareas.

• Sistema creado con el fin de transcribir e indexar archivos históricos.

• Buscar patrones en los datos de la web mediante la recopilación y análisis de información con el fin de obtener información sobre las tendencias, la industria y los usuarios.

¿Cuál es el objetivo principal del clustering?

• formar grupos cerrados y homogéneos a partir de un conjunto de elementos que tienen diferentes características pero que a su vez guardan cierta relación.

• Buscar patrones en los datos de la web mediante la recopilación y análisis de información con el fin de obtener información sobre las tendencias, la industria y los usuarios.

• Captar, modelar y analizar los patrones de comportamiento y los perfiles de los usuarios que interactúan con una web site.

¿Qué son los k means?

• Método de agrupamiento que divide un conjunto de datos en k grupos o clusters. Los datos se agrupan de tal manera que los puntos en el mismo clúster sean más similares entre sí que los puntos en otros clusters

• agrupa los datos basándose en la distancia entre cada uno y buscando que los datos que están dentro de un clúster sean los más similares entre sí.

.¿Qué es el clustering jerárquico?

• agrupa los datos basándose en la distancia entre cada uno y buscando que los datos que están dentro de un clúster sean los más similares entre sí.

• s. Los datos se agrupan de tal manera que los puntos en el mismo clúster sean más similares entre sí que los puntos en otros clusters.

.¿Cuáles son algunas aplicaciones del algoritmo k-means?

• Segmentación de clientes:Puede utilizarse para dividir a los clientes en diferentes grupos en función de sus características o comportamientos. Esto puede ser útil para enviar campañas de marketing más personalizadas o para tomar decisiones de negocio

• Clasificación de texto: Puede utilizarse para clasificar documentos o artículos en diferentes categorías en función de su contenido

• Detección de anomalías: Puede utilizarse para detectar patrones anormales en un conjunto de datos y señalar posibles problemas o errores.

• 1) Biología 2) Medio Ambiente 3) Medicina 4) Finanzas 5) Marketing

.¿Cuáles son los algoritmos de clustering?

• los que tienen como finalidad agrupar objetos de un dataset según las similitudes que encuentren. Son las técnicas a través de las cuales se puede llevar a cabo el clustering.

• Web mining de contenido Minería de estructura web Minería del uso de la web

• rama de la investigación informática o, mejor dicho, de la neuroinformática

¿En qué consiste el clustering blando?

• Los objetos pertenecen a los clusters según su grado de confianza o pertenencia.

• comprende clusters tanto matemáticos como estadísticos que ayudan a interpretar este tipo de datos teniendo en cuenta las correlaciones temporales existentes en los mismos