Algoritmo de clustering basado en el concepto de densidad atómica

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...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Monroy Medina, Oscar Andrés
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
Clustering
Minería de Datos
matriz de distancia
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56757
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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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