Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/29750
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dc.contributor.advisorLandete, Mercedes-
dc.contributor.authorMolina Ferrández, Francisco-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Estadística, Matemáticas e Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2023-10-20T11:14:48Z-
dc.date.available2023-10-20T11:14:48Z-
dc.date.created2023-06-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/29750-
dc.description.abstractEl TFG está enfocado al análisis cluster, en primer lugar, se ha hecho una introducción sencilla al análisis cluster, para que cualquiera que lea el TFG pueda entender de lo que se trata. a continuación, hemos expuesto varios usos reales de clustering, para darle un significado y ver que las empresas lo usan, no es algo solo teórico. después se ha explicado el método de agrupación de las k-medias. por último, hemos tomado un modelo de programación lineal para la construcción de P clusters y la selección de Q características, que resuelve el problema de la agrupación en clusters de una forma diferente a k-medias. este método, lo hemos explicado de forma detallada, la función objetivo, las restricciones, los parámetros y las variables de decisión. por último, lo hemos programado en r, para que cualquier usuario pueda utilizarlo tan solo con incluir los datos y seleccionar el número de características a tener en cuenta en el análisis y el número de clusters a crear, además se ha programado para que nos devuelva el resultado de una forma muy sencilla de interpretar. este modelo nos resuelve un ejemplo muy sencillo y otro más complejo con datos de analítica digital.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent36es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectmétodos heurísticoses_ES
dc.subjectK-mediaes_ES
dc.subjectclústeres_ES
dc.subjectprogramación lineales_ES
dc.subjectselección de característicases_ES
dc.subject.otherCDU::3 - Ciencias sociales::31 - Demografía. Sociología. Estadística::311 - Estadísticaes_ES
dc.titleProgramación lineal entera mixta y métodos heurísticos, para la selección de características en clusteringes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:
TFG - Estadística Empresarial


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