Una introducción a los modelos de Clústering empleando R

Este libro es una introducción clara y accesible a los modelos estadísticos y de aprendizaje de máquina aplicados al clustering. Dirigido a quienes inician su formación como científicos de datos, ofrece una guía esencial para entender cómo identificar y agrupar elementos similares, manteniendo la mayor diferencia posible entre los grupos, también llamados conglomerados, clases o clústeres. Estas técnicas no solo pueden responder preguntas de negocio por sí solas, sino que también son clave en la exploración de datos antes de desarrollar modelos complejos y probar hipótesis. A lo largo del libro, descubrirás cómo construir y analizar estos grupos con aplicaciones prácticas y enfoques fundamentales.

This book is a clear and accessible introduction to statistical and machine learning models applied to clustering. Aimed at those starting their training as data scientists, it offers an essential guide to understanding how to identify and group similar elements, while maintaining the greatest possible difference between groups, also called clusters, classes, or clusters. These techniques can not only answer business questions on their own, but are also key in data exploration before developing complex models and testing hypotheses. Throughout the book, you will discover how to build and analyze these groups with practical applications and fundamental approaches.