Minería de datos para el descubrimiento de patrones en enfermedades respiratorias en Bogotá, Colombia
Trabajo de Investigación
- Autores:
-
Aguilar-Aldana, Juan Sebastián
Rojas-Gutiérrez, Erika Andrea
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/15329
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10983/15329
- Palabra clave:
- ARQUITECTURA DE DATOS
CLUSTERING
CALIDAD DE DATOS
DIAGNÓSTICOS
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- Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2017
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MARCO REFERENCIAL 6. METODOLOGÍA 7. FUENTES DE EXTRACCIÓN Y SUS VARIABLES 8. DISEÑO 9. SELECCIÓN DE ALGORITMOS DE CLUSTERING 10. RECONOCER PATRONES A PARTIR DE LA INFORMACIÓN RECOPILADA 11. CONCLUSIONES 12. TRABAJOS FUTUROS 13. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 14. ANEXOSapplication/pdfAguilar, J. S. & Rojas-Gutiérrez, E. A. (2017). Minería de datos para el descubrimiento de patrones en enfermedades respiratorias en Bogotá, Colombia. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/10983/15329spaFacultad de IngenieríaIngeniería de Sistemas y Computación(DANE), D. A. N. D. E. (2017). DANE. Retrieved September 10, 2017, from http://www.dane.gov.co/Alvarez, F. M., Troncoso, A., & Riquelme, J. C. (n.d.). Reconocimiento de patrones aplicado a la predicción de series temporales.Anaya, J. J. (2015). Jhon Jairo Anaya Díaz.Benítez, I., & Díez, J. L. (2005). 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