Generación interactiva de ensambles de métodos de agrupamiento para análisis de datos multidimensionales

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dc.contributor.advisorGomez Nieto, Erick Mauricio
dc.contributor.authorCastro Ochante, Jose Melchor
dc.date.accessioned2020-12-04T15:03:23Z
dc.date.available2020-12-04T15:03:23Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractEl aprendizaje de maquina se ha aplicado con éxito a una gran variedad de campos que va desde la recuperación de información, extracción de datos, reconocimiento de voz y gráficos por computadora, visualización e interacción humano-computador. Los métodos de agrupación son los algo- ritmos más utilizados para el aprendizaje no supervisado. Sin embargo, no existe un único agrupamiento óptimo para todos los conjuntos de datos, ya que diferentes algoritmos de agrupamiento pueden producir diferentes particiones porque imponen una estructura diferente en los datos. Para superar este dilema de seleccionar una técnica apropiada y los parámetros correspondientes, se utilizan ensamble de agrupamientos para mejorar la precisión y la solidez mediante una combinación ponderada de dos o más enfoques. Sin embargo, muchas veces este proceso se lleva a cabo casi a ciegas, ya que probamos posibles combinaciones de métodos de forma secuencial y evaluamos si su desempeño es beneficioso para nuestros propósitos. Luego, realizamos muchas veces este procedimiento con la esperanza de encontrar un patrón que apoye nuestra próxima decisión para elegir una combinación. En este trabajo presentamos una metodología novedosa para la generación de ensamble de agrupamientos, basada en métricas cuantitativas y recursos visuales interactivos. Nuestro enfoque permite que los analistas muestren diferentes resultados de los métodos de agrupación del estado del arte, analicen su rendimiento en métricas específicas e inspección visual, asignen ponderaciones interactivas para establecer sus contribuciones en conjunto basadas en los requisitos del analista y gestionen (crear, almacenar, comparar, fusionar) ensamble de agrupamiento. Para probar esta metodología, implementaremos un prototipo, capaz de presentar mediante una vista gráfica, el resultado de aplicar un modelo de agrupamiento a un conjunto de datos.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.other1072851
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12590/16460
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectInteracción humano-computadores_PE
dc.subjectVisualización de datoses_PE
dc.subjectEnsamble de agrupamientoes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_PE
dc.titleGeneración interactiva de ensambles de métodos de agrupamiento para análisis de datos multidimensionaleses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
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dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
renati.advisor.dni43351822
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7481-1656es_PE
renati.author.dni47171630
renati.discipline611017es_PE
renati.jurorJose Eduardo Ochoa Lunaes_PE
renati.jurorLuis Gustavo Nonatoes_PE
renati.jurorEdwin Rafael Villanueva Talaveraes_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineCiencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ciencia de la Computaciónes_PE
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Tesis - Maestría en Ciencias de la Computación