Resolviendo problemas de clasificación y agrupamiento de datos a través de medidas de distancia
Gabriel Martos
Departamento de Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

En muchos contextos de análisis de datos e investigación aplicada el uso de herramientas geométricas, en particular de medidas de distancia y similaridad, resultan de relevancia práctica a la hora de resolver problemas de clasificación y agrupamiento de datos. En este seminario presentaré algunas medidas de distancia específicamente diseñadas para resolver de manera eficiente problemas de clasificación y agrupamiento (clustering) a través de ejemplos multidisciplinarios.