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Algoritmos de Clustering y Clasificación
Este curso está diseñado para estudiantes universitarios que deseen mejorar sus conocimientos y habilidades en el campo de los algoritmos de clustering y clasificación. A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán los fundamentos teóricos y prácticos de estos algoritmos, así como su aplicación en diferentes áreas. Se explorarán diversas técnicas y herramientas de clustering y clasificación, y los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar sus propios proyectos utilizando conjuntos de datos reales. Al finalizar el curso, los estudiantes estarán preparados para aplicar eficientemente algoritmos de clustering y clasificación en sus investigaciones y proyectos.
Créditos
3
Módulos
15
Modalidad
Virtual o Híbrido
Objetivos de aprendizaje
- Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de clustering y clasificación.
- Aplicar diferentes técnicas de clustering y clasificación en conjuntos de datos reales.
- Evaluar y comparar el rendimiento de diferentes algoritmos de clustering y clasificación.
- Utilizar herramientas de software especializadas en la implementación de algoritmos de clustering y clasificación.
- Desarrollar proyectos prácticos que involucren el uso de algoritmos de clustering y clasificación.
Temas
1.
Concepto de clustering y clasificación
2.
Diferencias entre clustering y clasificación
3.
Aplicaciones de los algoritmos de clustering y clasificación
1.
Método del vecino más cercano
2.
Método de unión promedio
3.
Método de Ward
1.
Árboles de decisión
2.
Regresión logística
3.
Máquinas de vectores de soporte
1.
K-means
2.
DBSCAN
3.
Algoritmo del vecino más cercano
1.
Métricas de evaluación de algoritmos
2.
Selección de características en algoritmos de clustering y clasificación
3.
Técnicas de validación cruzada
