Estilo

letoug · Jan 15, 2020 · 8ab8aea · 8ab8aea
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diff --git a/teoria/Mery_style.css b/teoria/Mery_style.css
@@ -30,6 +30,7 @@
   border-radius: 10px 10px 10px 10px;
   -moz-border-radius: 10px 10px 10px 10px;
   -webkit-border-radius: 10px 10px 10px 10px;
+  padding: 10px;
   border: 2px solid gray;
 }
 

diff --git a/teoria/Tema-10---Clustering.Rmd b/teoria/Tema-10---Clustering.Rmd
@@ -804,7 +804,7 @@ Es decir:
 ## Algoritmo de $k$-medias con `R`
 Entonces:
 $$
-\verb+resultado.km$betweenss+=\sum_{i=1}^{n_i} n_i \|\mathbf{\overline{x}}_i-\mathbf{x}\|^2.
+\verb+resultado.km$betweenss+=\sum_{i=1}^{k} n_i \|\mathbf{\overline{x}}_i-\mathbf{x}\|^2.
 $$
 
 Podríamos considerar la medida anterior como una medida de dispersión de los centros o una medida de cuan separados están los clusters ya que cuanto mayor sea `resultado.km$betweenss` más separados estarán los centros del punto medio global de todos los puntos y mayor separación habrá entre los clusters.