🙋♀️ En esta ocasión aplicaré el Análisis de Componentes Principales a una base de datos que contiene información acerca de una encuesta realizada por el Instituto Nacional de Estadística y de Estudios Económicos de Francia, en el año 2006. En ella se pueden observar grupos de individuos según su edad y el monto total que …
En un artículo anterior te hablé acerca de una de las técnicas de Machine Learning no supervisado llamado Clustering Jerárquico, el cuál es útil cuando se tienen menos de 10,000 individuos o elementos a analizar. En este post te mostraré otra de las técnicas de clustering, llamada método de las K-Medias o K-Means. Una de …
En este artículo te mostraré cómo podrías aplicar una técnica llamada Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés), en caso de que quisieras encontrar similitudes entre series de tiempo, es decir, hacer clustering sobre las mismas. Ya en un articulo anterior hablamos sobre el Clustering Jerárquico. Si es la primera vez que …
👌 El Clustering Jerárquico, es una técnica muy útil cuando se desea descubrir similitudes entre individuos en base a sus características. Como medida de similitud entre las series de tiempo, utilizo un algoritmo llamado ““Dynamic Time Warping” o DTW por sus siglas en inglés. Este algoritmo ha sido utilizado en diferentes áreas, entre otras, en …
💎Si vamos a crear un determinado tipo de modelo estadístico o econométrico con el objetivo de realizar predicciones o modelar el comportamiento de alguna variable, cómo por ejemplo dentro del campo del trading, donde creamos estrategias para invertir, tenemos que saber que no basta sólo con desarrollar el modelo, sino que también tenemos que analizar …
