Algoritmo de clustering basado en el concepto de densidad atómica
- Autores
- Monroy Medina, Oscar Andrés
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El análisis de clúster o Clustering agrupa un conjunto de objetos de datos en clústers o grupos de manera que en cada grupo los objetos sean similares entre si y disimiles de los objetos de otros grupos. En la actualidad, existen distintas técnicas de agrupamiento que permiten cumplir con esta tarea. En búsqueda de un algoritmo más natural se hizo uso del concepto de densidad atómica de los elementos como base para generar uno nuevo. El algoritmo propuesto tiene como ventajas, poseer un método concreto de selección de centroides, además de tener mejores agrupamientos que otros algoritmos basados en centroides como k-means y k-medoids.
XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Clustering
Minería de Datos
matriz de distancia - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/56757
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Algoritmo de clustering basado en el concepto de densidad atómicaMonroy Medina, Oscar AndrésCiencias InformáticasClusteringMinería de Datosmatriz de distanciaEl análisis de clúster o Clustering agrupa un conjunto de objetos de datos en clústers o grupos de manera que en cada grupo los objetos sean similares entre si y disimiles de los objetos de otros grupos. En la actualidad, existen distintas técnicas de agrupamiento que permiten cumplir con esta tarea. En búsqueda de un algoritmo más natural se hizo uso del concepto de densidad atómica de los elementos como base para generar uno nuevo. El algoritmo propuesto tiene como ventajas, poseer un método concreto de selección de centroides, además de tener mejores agrupamientos que otros algoritmos basados en centroides como k-means y k-medoids.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2016-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf758-764http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56757spainfo:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/55718info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:47:35Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/56757Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:47:35.586SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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El análisis de clúster o Clustering agrupa un conjunto de objetos de datos en clústers o grupos de manera que en cada grupo los objetos sean similares entre si y disimiles de los objetos de otros grupos. En la actualidad, existen distintas técnicas de agrupamiento que permiten cumplir con esta tarea. En búsqueda de un algoritmo más natural se hizo uso del concepto de densidad atómica de los elementos como base para generar uno nuevo. El algoritmo propuesto tiene como ventajas, poseer un método concreto de selección de centroides, además de tener mejores agrupamientos que otros algoritmos basados en centroides como k-means y k-medoids. |
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