Análisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies
El presente trabajo permitió determinar la mejor medida de distancia para variables cualitativas para el agrupamiento de especies biológicas mediante agrupamiento Jerárquico Aglomerativo. El mejor método de agrupamiento Jerárquico seleccionado fue el método de Ward (Ward, 1963), que nos permite calc...
- Autores:
-
Laverde Chunza, Juan Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/7745
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/7745
- Palabra clave:
- Cluster Jerárquico
Ward
Medidas de similaridad
Validación de cluster
Índice de Dunn
Índice de Silhouette
519.5
Hierarchical Cluster
Ward
Similarities measures
Cluster validation
Dunn index
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El presente trabajo permitió determinar la mejor medida de distancia para variables cualitativas para el agrupamiento de especies biológicas mediante agrupamiento Jerárquico Aglomerativo. El mejor método de agrupamiento Jerárquico seleccionado fue el método de Ward (Ward, 1963), que nos permite calcular la distancia entre grupos para producir dichas agrupaciones. Para realizar las agrupaciones fue necesario contar con las medidas de similaridad Sokal & Sneath, Rogers & Tanimoto, Ochiai y Jaccard las cuales se emplearon en este trabajo. Después de eso, se realizó una validación de los clusters encontrados, lo cual consistió en comparar las medidas de similaridad, empleando los índices de Dunn (Dunn, 1974) y Silhouette (Rousseeuw, 1987). |
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Después de eso, se realizó una validación de los clusters encontrados, lo cual consistió en comparar las medidas de similaridad, empleando los índices de Dunn (Dunn, 1974) y Silhouette (Rousseeuw, 1987).EstadísticoPregradoThe present work allowed determine the best distance measure for qualitative variables for the grouping of the biological species by means of grouping hierarchical agglomerative. The best method of the grouping hierarchical agglomerative was the method of the Ward (Ward, 1963), this allows to calculate the distance between groups to produce that groupings. To do this groupings was necessary count on the measures of similarity Sokal & Sneath, Rogers & Tanimoto, ochiai y Jaccard whose used this work. After that, it has been made a validation of the clusters found, this consist in compare the measures of similarity, use the indices of Dunn (Dunn, 1974) and Silhouette (Rousseeuw, 1987).application/pdfspaCluster JerárquicoWardMedidas de similaridadValidación de clusterÍndice de DunnÍndice de Silhouette519.5Hierarchical ClusterWardSimilarities measuresCluster validationDunn indexSilhouette indexAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especiesAnalysis of clusters of variables qualitative for the characterization of speciesEstadísticaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAcceso cerradoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbORIGINALAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies.pdfAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies.pdfAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especiesapplication/pdf525020https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/417620bd-9f9f-430e-8620-ad96ddd58d4a/download5f94af96b92785b1e412e7d14ae3229dMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/c635391b-2bd4-49b2-8d57-67a4eb1dc904/download934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/2dbb76a6-f444-4c1d-8df8-ba57c6a89762/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53THUMBNAILAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies.pdf.jpgAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4530https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/f5229e48-1be3-4984-b755-9e4a3c58831f/download55165150f7245950d42cd00c3c47242eMD54TEXTAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies.pdf.txtAnálisis de conglomerados de variables cualitativas para la caracterización de especies.pdf.txtExtracted texttext/plain46228https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/319d8134-c758-49b1-b003-c5af0491fd3c/download75e8ee3c8ac4e9a8e5d14294056f0676MD5520.500.12495/7745oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/77452024-02-06 22:47:41.683restrictedhttps://repositorio.unbosque.edu.coRepositorio Institucional Universidad El Bosquebibliotecas@biteca.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 |