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"description": "Durante este charla presentar\u00e9 la forma en que implementamos nuestro enfoque del an\u00e1lisis de agrupamiento jer\u00e1rquico (HCA), el cual, a pesar de su amplio uso en diversas \u00e1reas del conocimiento, a\u00fan mantiene sutilezas que afectan la forma en que se pueden interpretar sus resultados. En la charla presentar\u00e9 formalmente el HCA y el problema de los llamados \u00abties in proximity\u00bb, que pueden producir una gran cantidad de posibles dendrogramas resultantes. Las implementaciones computacionales disponibles en Python y en R-package usualmente arrojan un \u00fanico dendrograma como resultado del an\u00e1lisis, por lo que resulta imperativo asegurar la validez de las conclusiones que se derivan de los patrones de agrupamiento. De igual manera, peque\u00f1as variaciones en los objetos analizados o cambios en las metodolog\u00edas de agrupameinto pueden afectar dr\u00e1sticamente los patrones encontrados, por lo que tambi\u00e9n se hace indispensable asegurar la estabilidad de los patrones de agrupamiento resultantes. Por estas razones se necesita una herramienta que permita analizar la estabilidad de los resultados de HCA y que garantice que los resultados encontrados no dependen del instrumento empleado para explorar los datos.",
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"Eugenio Llanos"
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