{"id":512,"date":"2020-05-15T11:08:19","date_gmt":"2020-05-15T11:08:19","guid":{"rendered":"https:\/\/ricovictor.com\/?p=512"},"modified":"2020-05-15T16:25:21","modified_gmt":"2020-05-15T16:25:21","slug":"clustering-de-series-temporales-con-acp-en-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ricovictor.com\/index.php\/2020\/05\/15\/clustering-de-series-temporales-con-acp-en-r\/","title":{"rendered":"Clustering de series temporales con ACP en R"},"content":{"rendered":"\n
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En este art\u00edculo te mostrar\u00e9 c\u00f3mo podr\u00edas aplicar una t\u00e9cnica llamada An\u00e1lisis de Componentes Principales <\/strong>(PCA, por sus siglas en ingl\u00e9s), en caso de que quisieras encontrar similitudes entre series de tiempo, es decir, hacer clustering<\/strong> sobre las mismas. <\/p>\n\n\n\n

Ya en un articulo anterior hablamos sobre el Clustering Jer\u00e1rquico<\/strong>. Si es la primera vez que lo escuchas o no lo recuerdas te dejo el enlace para que puedas revisarlo . Pincha aqu\u00ed<\/a> \ud83d\udc48<\/p>\n\n\n\n

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Hay que tener en cuenta que a diferencia de la t\u00e9cnica que te mostr\u00e9 en el art\u00edculo \u201cClustering Jer\u00e1rquico de Series Temporales en R\u201d<\/strong> que te indicado anteriormente, en la que utilizamos un algoritmo llamado \u201cDynamic Time Warping<\/strong>\u201d para detectar series de tiempo similares aunque estas var\u00eden en velocidad, en esta ocasi\u00f3n se encontrar\u00e1n las similitudes mediante la comparaci\u00f3n de las magnitudes de las series punto por punto. <\/p>\n\n\n\n

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GR\u00c1FICOS PCA SOBRE \u00cdNDICES BURS\u00c1TILES 2020<\/strong><\/p>\n\n\n\n

  • \"\"<\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n

    En el siguiente v\u00eddeo llevar\u00e9 a cabo un ejercicio pr\u00e1ctico,donde explico m\u00e1s detalladamente en R studio todo el procedimiento, utilizando de nuevo los valores registrados de 6 \u00edndices burs\u00e1tiles<\/strong> durante los primeros 4 meses del a\u00f1o en curso, es decir, del 2020.<\/p>\n\n\n\n

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