GitHub - juan0x/FC25-Clusters-w-K-Means: Análisis de datos (aprendizaje no supervisado), clasificación de los jugadores del juego FC25 en 4 clusters, aplicando 3 medidas diferentes para valorar la similitud.

Hola! Bienvenido a FC25-Clusters w/K-Means

Proyecto analítico de datos de aprendizaje no supervisado, donde buscamos clasificar los jugadores del juego FC25 en 4 clusters, utilizando el algoritmo "k-means" con 4 variantes de este aplicando 3 tipos de medidas para valorar la similitud, (Euclidiana, Mahalanobis y L1 o Manhattan). Puedes leer màs acerca del proyecto en "informe.pdf"

Unsupervised learning data analytical project, where we seek to classify the players of the FC25 game in 4 clusters, using the "k-means" algorithm with 4 variants of this applying 3 types of measures to assess similarity, (Euclidean, Mahalanobis and L1 or Manhattan). You can read more about of the project in "informe.pdf"

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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Informe.pdf		Informe.pdf
README.md		README.md
analisisDatos.ipynb		analisisDatos.ipynb
distanciaEuclidiana.ipynb		distanciaEuclidiana.ipynb
distanciaMahalanobis.ipynb		distanciaMahalanobis.ipynb
distanciaManhattan.ipynb		distanciaManhattan.ipynb
graficaKmeans.ipynb		graficaKmeans.ipynb