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Formación de clusters de k-medias y k-medoides

Agrupe minimizando la distancia a la media o al medoide, y calcule la distancia de Mahalanobis

Los clusters de k-medias y k-medoides dividen los datos en un número k de clusters mutuamente exclusivos. Estas técnicas asignan cada observación a un cluster minimizando la distancia entre el punto de datos y la localización de la media o mediana del cluster asignado, respectivamente. La distancia de Mahalanobis es una métrica sin unidades calculada mediante la media y la desviación estándar de los datos de muestra, y representa la correlación entre los datos.

Tareas de Live Editor

Agrupar datos

Cluster data using k-means or hierarchical clustering in the Live Editor (desde R2021b)

Funciones

`kmeans`	Agrupamiento de k-medias
`kmedoids`	k-medoids clustering
`mahal`	Distancia de Mahalanobis respecto a muestras de referencia

Temas

k-Means Clustering
Partition data into k mutually exclusive clusters.