JHU MOOC EDA W3 (1)

JHU Exploratory Data Analysis courseEsta semana, la tercera del curso “Exploratory Data Analysis“, las video lecturas están dedicadas a tres grandes temas: clustering, reducción de dimensionalidad y el trabajar con colores en la graficación con R.

Nuevamente me topo con lo de clustering y la reducción de dimensiones (algo que también, muy someramente, vi en la clase de lingüística con el Dr. Sidorov, hace ya casi 4 semestres). Veo que el temario incluye al K-Means. Este método lo vi, breve pero muy matemáticamente, en el curso de Machine Learning de Andrew Ng. Por supuesto, en el curso de Cluster Analysis in Data Mining de Jiawei Han, lo he visto de forma más genérica y teóricamente en el segundo.

Mientras escribo esto estoy en la primera lectura (primera de tres partes) dedicada al hierarchical clustering. Lo que vi en el curso de Machine Learning empieza ponerse brumoso por el paso del tiempo. Ya había escrito en aquel curso que requeriría un repaso del tema. Cluster Analysis in Data Mining no ha resultado muy bien. No ha resultado muy pedagógico.

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