Clasificación de datos: implementación de un algoritmo clustering difuso.

 

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Detalles Bibliográficos
Autores: Mora, Walter, Astorga, Alcides
Formato: artículo original
Estado:Versión publicada
Fecha de Publicación:2016
Descripción:El enfoque tradicional (crsip) de la clasificación de datos por medio de particiones usando técnicas del análisis cluster exige que los subconjuntos obtenidos sean mutuamente excluyentes, lo cual, por el tipo de información que se usa en áreas como Medicina, Agronomía y Meteorología entre otras, es bastante artificial. En este artículo se relacionan algunos conceptos de la lógica difusa con el análisis cluster para obtener por medio de un algoritmo del tipo c-means, el grado de pertenencia de un dato a un subconjunto de la clasificación obtenida. Finalmente, en este trabajo, a modo de ejemplo clasificamos un conjunto de datos usando tanto análisis cluster crisp, como difuso. Para obtener los resultados se implementó el algoritmo ISODATA.
País:RepositorioTEC
Institución:Instituto Tecnológico de Costa Rica
Repositorio:RepositorioTEC
Lenguaje:Español
OAI Identifier:oai:repositoriotec.tec.ac.cr:2238/8711
Acceso en línea:https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/2671
Access Level:acceso abierto