Modelo de aprendizaje no supervisado aplicado a un conjunto de datos de casas kyoto basado en un enfoque de clustering

Human Activity Recognition (HAR) is a topic of great relevance due to its wide range of applications, with various approaches being proposed to recognize these activities, from comparing signals with thresholds to applying machine learning and deep learning techniques. The development of computation...

Full description

Autores:
Pacheco Cuentas, Rosberg Yaser
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/13501
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/13501
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Human activity recognition
HAR
Daily life activities
ADL
Classification methods
Smart home
Clustering
Ensemble methods
Reconocimiento de actividades humanas
Actividades de la vida diaria
Métodos de clasificación
Hogar inteligente
Clustering
Métodos ensamblados
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)