Programación lineal entera mixta y métodos heurísticos, para la selección de características en clustering

Abstract

El 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.