<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T20:54:25Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/58229" metadataPrefix="etdms">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/58229</identifier><datestamp>2023-01-13T20:01:37Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><thesis xmlns="http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/ http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/etdms.xsd">
<title>El método de k-medias</title>
<creator>Perucha Jurjo, Carla</creator>
<contributor>Matrán Bea, Carlos</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</contributor>
<description>El problema de clasificación no supervisada de datos constituye uno de los ejes centrales en el Análisis Estadístico de Datos, con aplicaciones en las más&#xd;
diversas ramas del conocimiento. En este esquema general, entre los denominados procedimientos no jerárquicos, el método de k-medias ocupa un lugar&#xd;
destacado por su sencillez conceptual, al ser una extensión natural de la media como "representante de un conjunto de datos": Entre los conjuntos&#xd;
constituidos por exactamente k puntos del espacio, las k-medias ofrecen la mejor descripción de los datos de acuerdo con el criterio de mínimos&#xd;
cuadrados. Desde una perspectiva matemática, este procedimiento (y sus extensiones) es de los mejor estudiados en cuanto a su comportamiento&#xd;
asintótico, mientras que desde el punto de vista computacional, los algoritmos existentes se basan en iteraciones de mejora a partir de comienzos&#xd;
aleatorios. El trabajo propuesto deberá abordar estos aspectos, incluyendo los resultados asintóticos más relevantes, y discutiendo algunas de las&#xd;
versiones existentes de los algoritmos.</description>
<date>2023-01-13</date>
<date>2023-01-13</date>
<date>2022</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/58229</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
</thesis></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>