RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Métodos de Análisis Cluster Difusos
A1 Ventura Sánchez, Patricia
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Análisis Cluster
K1 Métodos Difusos
K1 Software R
AB En numerosas aplicaciones estadísticas, es interesante crear grupos con los individuos de un conjunto de datos de manera que los miembros de cada grupo tengan características similares. Estos grupos son lo que estadísticamente se conocen como clusters, y el método de búsqueda automatizada de estos clusters es conocido como Análisis Cluster.En este Trabajo Fin de Grado, se tratan distintos métodos de Análisis Cluster, especialmente los métodos difusos “fuzzy”, que no asignan cada individuo a un único grupo, sino que se asigna a cada individuo probabilidades de pertenencia a cada cluster. Esto puede ser interesante en muchos problemas y se resuelven algunos problemas asociados a estos métodos que asignan cada observación a un único cluster (métodos “hard”).Se presentarán algunos métodos de Análisis Cluster Robustos que son capaces de resistir el efecto de algunas observaciones atípicas.Los distintos métodos serán ilustrados usando ejemplos mediante el software R.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57936
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57936
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 14-oct-2024