| dc.creator | Monroy Medina, Oscar Andrés | |
| dc.date | 2016-10 | |
| dc.date | 2016 | |
| dc.date | 2016-11-16T12:35:39Z | |
| dc.identifier | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56757 | |
| dc.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. | |
| dc.description | XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD). | |
| dc.description | Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | 758-764 | |
| dc.language | es | |
| dc.relation | XXII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2016). | |
| dc.relation | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/55718 | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.rights | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | |
| dc.subject | Ciencias Informáticas | |
| dc.title | Algoritmo de clustering basado en el concepto de densidad atómica | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
