Se exploran métodos de análisis de clusters, vizualizando clusters mediante técnicas de reducción de dimensión explorando características importantes.
Realizaremos una descripcion de varios metodos de clustering., como son K medias y Mean shift dentro de los métodos que particionan por distancia a un centroide, DBscan y Optics como métodos que basados en vecinos mas cercanos y Spectral Clustering como un método de embedding tradicional. Discutiremos como estudiar las particiones realizadas mediante embeddings del tipo de Componentes Principales y t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Trabajaremos con grupos de datos multidimensionales del tipo de Telco Customer Churn, y FIFA 2019.