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Please use this identifier to cite or link to this item: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/26201
Title: Clasificación no supervisada de datos funcionales: una aplicación a la clasificación con datos de navegación aérea
Authors: Gordaliza Pastor, Paula
Editors: Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
Tutor: Álvarez Esteban, Pedro César
Issue Date: 2017
Degree : Máster en Investigación en Matemáticas
Abstract: La clasificación no supervisada o Análisis Cluster es uno de los temas que más literatura científica genera dentro de la Estadística y de sus diferentes campos de aplicación. Es el proceso de identificar grupos homogéneos (clusters) en un conjunto de objetos, a partir de los datos resultantes de medir unas características de los mismos. Para modelar matemáticamente el problema, los datos se consideran realizaciones de una variable aleatoria X. Aunque los primeros métodos se diseñaron para el caso finito dimensional, el avance tecnológico está haciendo posible la recogida de datos más complejos a los que también es necesario aplicar estas técnicas. Este es el caso de los llamados datos funcionales, para los que la variable aleatoria subyacente es un proceso estocástico X = {X(t) : t Ɛ T} que toma valores en un espacio de funciones definidas en un conjunto T, habitualmente un intervalo de tiempo. En este trabajo, se revisan los principales métodos de Análisis Cluster Funcional existentes a día de hoy, para centrarnos en aquellos que mejor se adapten cuando los datos a analizar representan las trayectorias voladas por diferentes tipos de aviones.
Classification: Datos funcionales
Clustering de trayectorias
Clustering de segmentos
Departament : Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Language: spa
URI: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/26201
Rights: info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Appears in Collections:Trabajos Fin de Máster UVa

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