Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Flores Bellido, Giovanna
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:20.500.12996/3240
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3240
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Grupos sociales
Análisis multivariante
Econometría
Análisis de datos
Clasificación
Métodos estadísticos
Perú
Técnica de algoritmo
Fuzzy C-means
Clusters
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00
id UNAL_1ada5a2f5aae2016079d474bd287347b
oai_identifier_str oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3240
network_acronym_str UNAL
network_name_str UNALM-Institucional
repository_id_str 3039
dc.title.none.fl_str_mv Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
title Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
spellingShingle Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
Flores Bellido, Giovanna
Grupos sociales
Análisis multivariante
Econometría
Análisis de datos
Clasificación
Métodos estadísticos
Perú
Técnica de algoritmo
Fuzzy C-means
Clusters
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00
title_short Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
title_full Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
title_fullStr Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
title_full_unstemmed Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
title_sort Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
author Flores Bellido, Giovanna
author_facet Flores Bellido, Giovanna
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Flores Bellido, Giovanna
dc.subject.none.fl_str_mv Grupos sociales
Análisis multivariante
Econometría
Análisis de datos
Clasificación
Métodos estadísticos
Perú
Técnica de algoritmo
Fuzzy C-means
Clusters
topic Grupos sociales
Análisis multivariante
Econometría
Análisis de datos
Clasificación
Métodos estadísticos
Perú
Técnica de algoritmo
Fuzzy C-means
Clusters
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00
description Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
publishDate 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2018-04-24T18:25:35Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2018-04-24T18:25:35Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.other.none.fl_str_mv U10.F467-T BAN UNALM
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12996/3240
identifier_str_mv U10.F467-T BAN UNALM
url https://hdl.handle.net/20.500.12996/3240
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
dc.source.none.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio institucional - UNALM
reponame:UNALM-Institucional
instname:Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron:UNALM
instname_str Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron_str UNALM
institution UNALM
reponame_str UNALM-Institucional
collection UNALM-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/035d371b-9d6b-47c2-bde4-5f5f36f794fc/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4e8cbc1d-0c21-4da8-bbbf-3ec46bd44f32/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/17c395c9-0d2e-4ee1-bb0a-3ece17e8f17f/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/25544468-ff37-4380-b1bd-352afb90559b/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8a3ab17b-a10e-41e0-be04-86962256c27b/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9eb2a107-63d7-4855-9ad7-e525046cda84/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f6227394-c832-4ae2-aa5d-528d5ef61eaf/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 43d9bad47129803fb52728c2957db631
8c556edf038695946af3429875d78ded
74d320fe22efc939725c7ec87b8c2392
9ee43b8172267ae271a233273a7c1f95
85e652b8dfa19b82485c505314e0a902
3eff21d2842201b4aa588b59698bfbf4
3834f1381aaacd54ef94e9738a356c9b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Nacional Agraria La Molina
repository.mail.fl_str_mv dspace@lamolina.edu.pe
_version_ 1846975248089481216
spelling 3be4b961-45ee-4b3a-a99e-70459ad86ee2Flores Bellido, Giovanna2018-04-24T18:25:35Z2018-04-24T18:25:35Z2017U10.F467-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3240Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaEn el presente trabajo se presenta la metodología del algoritmo Fuzzy C-means para el análisis de cluster, el cual fue presentado por Bezdek y Dunn en 1973, la cual combina los métodos basados en la función objetivo con los de la lógica Fuzzy término presentado por Lofty Zadeh en 1960 como medio para modelar la incertidumbre a través de las etapas de fuzzificación, reglas de evaluación y defuzzificación. El algoritmo Fuzzy C-means realiza la formación de cluster a través de una partición suave de los datos, es decir para realizar del reconocmiento de patrones a través del hallazgo de los grados de pertenencia de cada individuo a los diferentes cluster, donde un individuo no tendría pertenecía exclusiva a un solo grupo, sino que un individuo podría tener grados de pertenencia a distintos grupos, a diferencia de otros métodos que realizan la formación de los cluster basados en la lógica binaria o partición dura. Utilizando el software estadístico R se realizó la aplicación del algoritmo Fuzzy C-means sobre datos de jugadores para la formación de cluster a través de rapidez y resistenciaTrabajo 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:UNALMGrupos socialesAnálisis multivarianteEconometríaAnálisis de datosClasificaciónMétodos estadísticosPerúTécnica de algoritmoFuzzy C-meansClustershttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-meansinfo: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#trabajoDeSuficienciaProfesionalTHUMBNAILflores-bellido-giovanna.pdf.jpgflores-bellido-giovanna.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3326https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/035d371b-9d6b-47c2-bde4-5f5f36f794fc/download43d9bad47129803fb52728c2957db631MD55U10-F467-T-resumen.pdf.jpgU10-F467-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3441https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4e8cbc1d-0c21-4da8-bbbf-3ec46bd44f32/download8c556edf038695946af3429875d78dedMD57ORIGINALflores-bellido-giovanna.pdfflores-bellido-giovanna.pdfTexto completoapplication/pdf865232https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/17c395c9-0d2e-4ee1-bb0a-3ece17e8f17f/download74d320fe22efc939725c7ec87b8c2392MD51U10-F467-T-resumen.pdfU10-F467-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf70069https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/25544468-ff37-4380-b1bd-352afb90559b/download9ee43b8172267ae271a233273a7c1f95MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8a3ab17b-a10e-41e0-be04-86962256c27b/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52TEXTflores-bellido-giovanna.pdf.txtflores-bellido-giovanna.pdf.txtExtracted texttext/plain53318https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9eb2a107-63d7-4855-9ad7-e525046cda84/download3eff21d2842201b4aa588b59698bfbf4MD53U10-F467-T-resumen.pdf.txtU10-F467-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain3014https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f6227394-c832-4ae2-aa5d-528d5ef61eaf/download3834f1381aaacd54ef94e9738a356c9bMD5620.500.12996/3240oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/32402025-06-17 11:57:50.642https://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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
score 12.837637
Descripción de la metodología de análisis de cluster con algoritmo Fuzzy C-means
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares