Encontremos al diferente... (Detectando Anomalías) Encontremos al diferente... (Detectando Anomalías) Introducción ¡Saludos! Te doy la bienvenida a una nueva entrega del viejo Quant. En estos días, me encuentro en el proceso de renovar el bot de señales de nuestro grupo en Telegram. Este proceso me ha llevado a profundizar en un tema ampliamente utilizado en el campo de la ciencia de datos: la detección de anomalías. Considerando su relevancia, he decidido dedicar este artículo para explorar y desglosar este concepto desde mi perspectiva. En las siguientes líneas, compartiré contigo lo que comprendo como anomalías, cómo podemos identificarlas y su crucial importancia tanto en el ámbito del trading como en la resolución de problemáticas relacionadas con la ciencia de datos. ¿Qué son las Anomalías? En el campo de la ciencia de datos, una ...
La Historia y Aplicación de K-Means en Python La Historia y Aplicación de K-Means en Python En el entorno competitivo de hoy, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta imprescindible para tomar decisiones informadas. Un actor prominente en este dominio es el algoritmo K-Means, cuyo legado y aplicabilidad perduran hasta el día de hoy. A continuación, exploramos su rica historia y cómo puede implementarse utilizando Python. Historia del K-Means La historia del algoritmo K-Means se remonta a varias décadas atrás. Fue desarrollado independientemente por Stuart Lloyd en 1957 y por James MacQueen en 1967. Lo que comenzó como una técnica para optimizar un sistema telefónico, se transformó en una piedra angular del aprendizaje no supervisado en la ciencia de datos. El nombre K-Means proviene de su método de operación, donde "K" representa el número de grupos (clusters) que el usuario desea crear y "Means" refiriéndose al promedio. El algori...