dc.contributorOrellana Cordero, Marcos Patricio
dc.creatorAndrade Durazno, Pedro Sebastián
dc.date2018-10-26T22:16:12Z
dc.date2018-10-26T22:16:12Z
dc.date2018
dc.date.accessioned2023-08-10T16:17:14Z
dc.date.available2023-08-10T16:17:14Z
dc.identifierhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/8466
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8152410
dc.descriptionLa contaminación del aire afecta directamente a la salud de las personas y causa grandes problemas al medio ambiente, se han implementado en varios países sensores que recolectan información del aire en tiempo real. Éste trabajo se enfocó en la aplicación de minería de datos en el análisis de los datos de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas aplicando algoritmos de clustering no supervisados. El mejor algoritmo de clustering tanto en precisión como agrupamiento de datos fue el algoritmo DBSCAN. La información se presentó a través; de matrices de correlación y series de tiempo entre variables con ventanas de duración. Entre los resultados más relevantes, por ejemplo, se obtuvo que el Ozono tiene una fuerte correlación con la temperatura.
dc.descriptionIngeniero en Sistemas y Telemática
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Azuay
dc.rightsopenAccess
dc.subjectMINERÍA DE DATOS
dc.subjectCONTAMINANTE ATMOSFÉRICO
dc.subjectK-MEANS
dc.subjectCALIDAD DEL AIRE
dc.titleAplicación de minería de datos en el análisis de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas
dc.typebachelorThesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución