Descripción del procedimiento metodológico del análisis cluster no jerárquico con el algoritmo Clarans

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Salvador Alfaro, Carlos Agustín
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3345
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3345
Nivel de acceso:acceso abierto
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Modelos matemáticos
Análisis de datos
Procesamiento de datos
Métodos estadísticos
Mercadeo
Investigación aplicada
Perú
Análisis cluster no jerárquico
Algoritmo Clarans
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spelling be689e47-b941-4898-a038-9fcbb8fe0275Salvador Alfaro, Carlos Agustín2018-06-04T20:20:56Z2018-06-04T20:20:56Z2017U10.S348-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3345Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaEl algoritmo CLARANS, perteneciente a los métodos clúster no jerárquico. Lo que se pretende describir en este trabajo es explicar el procedimiento del algoritmo CLARANS. El proceso que realiza este algoritmo es encontrar una muestra con una cierta aleatoriedad en cada paso de la búsqueda. El agrupamiento obtenido después de sustituirlo a un solo medoide se denomina el vecino del agrupamiento actual. Si en el camino el objeto (individuo) encuentra un mejor vecino, CLARANS lo mueve al nodo del vecino y el proceso comienza de nuevo; si ya no lo encuentra entonces el agrupamiento actual para y se produce un óptimo local (Cluster). Se presenta un ejemplo que ilustra la metodología y se explica el paso a paso del algoritmo CLARANS.Trabajo de suficiencia profesionalapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMConsumidoresModelos matemáticosAnálisis de datosProcesamiento de datosMétodos estadísticosMercadeoInvestigación aplicadaPerúAnálisis cluster no jerárquicoAlgoritmo Claranshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Descripción del procedimiento metodológico del análisis cluster no jerárquico con el algoritmo Claransinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico InformáticoTítulo Profesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalTHUMBNAILsalvador-alfaro-carlos-agustin.pdf.jpgsalvador-alfaro-carlos-agustin.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3856https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ca0f79e6-9f25-47dd-8fc3-d8501a21d83b/downloadb9729a83981c4140cb18c337a1fec8e5MD56U10-S348-T-resumen.pdf.jpgU10-S348-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3269https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9951c512-0a80-4978-93eb-277222984c5c/download25e0963589b125c9a1cb9c88b7296438MD58TEXTsalvador-alfaro-carlos-agustin.pdf.txtsalvador-alfaro-carlos-agustin.pdf.txtExtracted texttext/plain69421https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/462b4311-9e09-41d5-b48c-723d76cf19f1/download162db677e28892c4f41b7c0e3c59c9e4MD55U10-S348-T-resumen.pdf.txtU10-S348-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain2393https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b3cbaf78-f857-4207-b059-5e46fe950f6c/download5f68b00036770b3ddf02396b3703b5c3MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ff217214-e9f5-4797-8362-01e191f1eb98/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52ORIGINALsalvador-alfaro-carlos-agustin.pdfsalvador-alfaro-carlos-agustin.pdfTexto completoapplication/pdf2101406https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/519e42c7-e107-442e-a269-d619adb0ef90/download5435417e9ca0d15f5cd1768bcd649f96MD53U10-S348-T-resumen.pdfU10-S348-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf70156https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cb384d42-fac3-4bc2-accd-5643f55805e3/downloadbd990402a41ac8936ad400b3cb946ce4MD5420.500.12996/3345oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/33452025-06-16 12:47:53.154https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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