Metodología de segmentación para el SARLAFT
En este proyecto de graduación se presenta una metodología para segmentar el SARLAFT. Al proponer el algoritmo CLARA para la segmentación y utilizar homals para el tratamiento de datos categóricos, finalmente se ejemplificó la metodología para su uso a nivel práctico, comparándola con las metodologí...
- Autores:
-
Perez Perez, Lincoln Ernesto
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/6168
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/6168
- Palabra clave:
- SARLAFT
Segmentación
CLARA
Homals
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Riesgo (Finanzas)
Segmentación del mercado -- Firmas (Empresas)
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En este proyecto de graduación se presenta una metodología para segmentar el SARLAFT. Al proponer el algoritmo CLARA para la segmentación y utilizar homals para el tratamiento de datos categóricos, finalmente se ejemplificó la metodología para su uso a nivel práctico, comparándola con las metodologías presentes en las instituciones financieras, especialmente los resultados obtenidos y el tiempo de ejecución. |
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By proposing the CLARA algorithm for segmentation and using homals for the treatment of categorical data, the methodology was finally exemplified for its use at a practical level, comparing it with the methodologies present in financial institutions, especially the results obtained and the execution time.application/pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22020-12-12SARLAFTSegmentaciónCLARAHomals519.5SARLAFTsegmentationCLARAHomalsAlgoritmos heurísticosRiesgo (Finanzas)Segmentación del mercado -- Firmas (Empresas)Metodología de segmentación para el SARLAFTSARLAFT segmentation methodologyEstadísticaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisMcClain, J. O., y Rao, V. R. (1975). Clustisz: A program to test for the quality ofclustering of a set of objects.Journal of Marketing Research, 456–460.Baker, F. B., y Hubert, L. J. (1975). Measuring the power of hierarchical cluster analysis.Journal of the American Statistical Association,70(349), 31–38Hartigan, J. A. (1975).Clustering algorithms. John Wiley & Sons, Inc.Hubert, L., y Arabie, P. (1985). Comparing partitions.Journal of classification,2(1),193–218Dunn, J. C. (1974). Well-separated clusters and optimal fuzzy partitions.Journal ofcybernetics,4(1), 95–104Friedman, H. P., y Rubin, J. (1967). On some invariant criteria for grouping data.Journalof the American Statistical Association,62(320), 1159–1178Babichev, S., Lytvynenko, V., y Osypenko, V. (2017). Implementation of the objectiveclustering inductive technology based on dbscan clustering algorithm. 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