Comparativa del algoritmo de K-Means contra los mapas auto organizados en la clasificación de pacientes ortopédicos con problemas de columna vertebral

El dolor de espalda es un problema que afecta al menos al 90% de la población humana durante su vida y es una de las principales causas de ausentismo en el trabajo. A pesar de la gran cantidad de casos que se presentan, no existe suficiente investigación en este campo; debido en parte a los múltiple...

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Autores:

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2019

Institución:

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:

RIUD: repositorio U. Distrital

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.udistrital.edu.co:11349/23181

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11349/23181

Palabra clave:

Machine Learning
K-Means
Mapas auto organizados
Clustering
Aprendizaje no supervisado
Indice Kappa
Matriz de confusión
Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Enfermedades de la columna vertebral
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Algoritmos
Machine Learning
K-Means
Self-Organizing Maps
Clustering
Unsupervised learning
Kappa coefficient
Confusion matrix

Rights

License

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