INTERNATIONAL JOURNAL OF TOURISM, TRAVEL AND HOSPITALITY LAW Las variables que se utilizaron en la clusterización fueron varias y se basaron en el aprendizaje no supervisado. Este sistema no conlleva un etiquetado de datos a priori de forma que los elementos que se utilizan y que pertenecen a un mismo clúster tienen una proximidad entre ellos, pero también se separan de otros elementos que están agrupados en otros clústeres. Se utilizaron variables categóricas y como se precisa en la web, «el proceso de escalado fue normalizado siguiendo una distribución normal estándar, de manera que la mediana estuviera cercana a 0 y la desviación estándar a 1. Cada clúster fue perfilado de acuerdo al total de elementos que lo conforman y las características del ítem o elemento que lo distingue (conocido técnicamente como “centroide”». Se generaron 4 clústeres diferentes y se analizaron las variantes de ventana de oportunidad y aeropuerto de origen, también la variante de agrupación que incluía la duración de la estancia. b) MedusApp Se trata de una aplicación gratuita (imagen 5) que incorpora inteligencia artificial para el reconocimiento de las especies26. Imagen 5. Captura de pantalla de la aplicación MedusApp. Fuente: https://medusapp.net/ (Consultado el 8 de septiembre de 2022). 26 Disponible en: https://medusapp.net/ (Consultado el 8 de septiembre de 2022).
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