Algoritmo divisivo de clustering con determinación automática de componentes

dc.contributor.advisorBayá, Ariel
dc.contributor.advisorGranitto, Pablo M.
dc.contributor.authorVidal, Erica
dc.date.accessioned2014-09-23T15:08:14Z
dc.date.available2014-09-23T15:08:14Z
dc.date.issued2014-04-11
dc.description.abstractCluster analysis es el estudio de algoritmos y métodos cuyo objetivo es encontrar una forma conveniente y válida de organizar un conjunto de datos en grupos. Entre sus múltiples aplicaciones se encuentran la segmentación de imágenes, la clasificación automática de documentos o archivos multimedia, la detección de comunidades en redes sociales y la identificación de genes con funciones similares, por nombrar algunas. En este trabajo exploramos soluciones a problemas abiertos del área de cluster analysis y como resultado desarrollamos un nuevo algoritmo de clustering, DHclus, que descubre clusters con formas arbitrarias en los datos, determina automáticamente la cantidad de componentes presentes en los datos (incluso cuando hay clusters a diferentes escalas en un mismo problema) y además selecciona los parámetros que afectan su performance. Además implementamos el algoritmo como un paquete de software libre para el entorno de programación R y se encuentra disponible para toda la comunidad.es
dc.description.peerreviewedPeer reviewedes
dc.identifier.citationhttp://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523/es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/3542
dc.language.isospaes
dc.publisherFacultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectclustering divisivoes
dc.subjectspectral clusteringes
dc.subjectmétricases
dc.subjecttest de hipótesises
dc.titleAlgoritmo divisivo de clustering con determinación automática de componentes
dc.typetesis de grado
dc.typepublishedVersion
dc.typebachelorThesis

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Tesina Erica Vidal.pdf
Tamaño:
3.24 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.95 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: