K − vecino más próximos en una aplicación de clasificación y predicción en el Poder Judicial del Perú

• Autor: Quezada Lucio, Nel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/6201
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/6201
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Predicciones - Métodos estadísticos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00

Busca encontrar modelos utilizando el método de los k−vecinos más próximos con el propósito de clasificar las 31 Cortes Superiores de Justicia del País y poder realizar predicciones para futuras Cortes Superiores de Justicia. Verifica la validez del modelo de clasificación y predicción de las Cortes Superiores de Justicia basado en el método de los k-vecinos más próximos. Verifica la precisión del modelo de k-vecinos más próximo cuando se tiene muestras pequeñas de entrenamiento y reserva. Experimenta los modelos que identifica y evalúa las 31 Cortes Superiores de Justicia, respecto de los predictores en forma a priori. Encuentra un modelo de agrupamiento jerárquico basado en encadenamiento simple para asociar las Cortes Superiores de Justicia del País en conglomerados.