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Aprende cómo PCA y SVD reducen miles de variables a unas pocas dimensiones sin perder la esencia de los datos. Explicación clara de componentes principales, varianza explicada, maldición de la dimensionalidad y el papel de SVD como motor matemático detrás de PCA
Descubre cómo funcionan Apriori, FP‑Growth y Eclat, los tres algoritmos clave para encontrar itemsets frecuentes y generar reglas de asociación. Explicación clara e intuitiva de poda, compresión y cruce de listas, con ejemplos aplicados a e‑commerce y análisis de cestas.
Aprende cómo funcionan las reglas de asociación, el método que descubre patrones de co‑ocurrencia en datos transaccionales. Explicación clara e intuitiva de soporte, confianza, lift y los algoritmos Apriori y FP‑Growth, con ejemplos aplicados a e‑commerce y retail.
Aprende cómo funcionan Mean‑Shift y Agglomerative, dos algoritmos de clustering que no requieren elegir K. Mean‑Shift detecta picos de densidad y Agglomerative construye jerarquías mediante dendrogramas. Explicación clara, intuitiva y narrativa para entender bandwidth, distancia de corte y cuándo usar cada uno.
Descubre cómo funciona DBSCAN, el algoritmo de clustering basado en densidad que no necesita elegir K y detecta outliers de forma natural. Explicación clara, narrativa e intuitiva para entender core points, border points, noise y los parámetros eps y min_samples.
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