RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Mapas autoorganizados (Self-organizing maps)
A1 Carpio Martín, Daniel
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Mapas autoorganizados
K1 Self-organizing maps
K1 Estadística
K1 Análisis de datos
K1 Redes neuronales
AB En el análisis de datos, tratar conjuntos de alta dimensión puede sercomplicado ya que a veces es difícil encontrar estructuras o representar esosdatos. Los mapas autoorganizados son un tipo de red neuronal efectivo perosencillo basado en aprendizaje no supervisado y competitivo que permiterepresentar estos datos en sencillos mapas a través de proyecciones no linealesa espacios de baja dimensión, generalmente 2D, preservando la topologíadel espacio original. Este método, que fue desarrollado por Teuvo Kohonen,ofrece por un lado la representación visual de los datos manteniendo lassimilitudes entre ellos, y, por otro, la agrupación de observaciones similaresen el espacio original.Este trabajo desarrolla los aspectos teóricos m as importantes de los mapasautoorganizados, se explica su funcionamiento y se estudian diferentesposibilidades para su implementación. Finalmente, se presentan dos aplicacionesde esta técnica, una de ellas tratando con datos de la pandemia delCOVID-19.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43792
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43792
LA spa
DS UVaDOC
RD 28-may-2024