Modelos de Clasificación e Identificación de Clusters. Aplicaciones en R.

Código: CT2509

Docente/s Responsable/s: Roberto Muiños

Docente invitada: Valeria Gogni

Carga horaria total: 16 hs (8 hs teóricas + 8 hs prácticas).
Inscripción: 
Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $2.500.-
Universidades Extranjeras: U$S 5.-
Aranceles:
Graduados de Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $193.349.-Graduados de Universidades Extranjeras: U$S 283 .-
(Alumnos Regulares de la Carrera de Especialización: 10% de descuento sobre el arancel correspondiente)

Condiciones de admisión: Graduados de carrera mayor (no menor a 4 años de cursado).  

Inicio: lunes 8 de septiembre de 2025, de 18 a 22 hs.
Finalización: 29 de septiembre de 2025.

Modalidad de dictado: Presencial Virtual. Teórico-práctica La práctica consiste en: Aplicación de herramientas que el software R pone a disposición de los investigadores para la partición de conjuntos de datos.
Frecuencia: semanal.
Evaluación: informe individual.

Objetivos: Que los participantes comprendan las fundamentos de las estrategias de partición de muestras de casos y/o de variables; conozcan las distintas técnicas de partición y clasificación disponibles en la actualidad; aprendan a utilizar las herramientas que el software R pone a disposición de los investigadores para la partición de conjuntos de datos; reconozcan las estrategias de validación de particiones.

Contenidos: Concepto de agrupamiento de casos y/o variables. Proximidad de observaciones. Medidas de similaridad y disimilaridad. Métodos de clasificación. Métodos jerárquicos. Single linkage. Complete linkage. Dendrogramas, interpretación. Selección del número de clusters. Métodos no jerárquicos. Método del centroide. K vecinos. Validación de agrupamientos y conglomerados. Principales paquetes de R disponibles. Aplicaciones.