Análisis de los algoritmos de agrupamiento borroso para detectar asimetría de información
Este documento muestra una técnica ideal para la toma de decisiones empleando la lógica borrosa con el método de agrupamiento de sus siglas en inglés “Fuzzy clustering method” (FCM). El mismo se empleó para discriminar variables relevantes en la prestación de servicios de salud, teniendo como refere...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
- Repositorio:
- Expeditio: repositorio UTadeo
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/12280
- Acceso en línea:
- https://www.researchgate.net/profile/Carlos_Cano14/publication/315661341_ANALISIS_DE_LOS_ALGORITMOS_DE_AGRUPAMIENTO_BORROSO_PARA_DETECTAR_ASIMETRIA_DE_INFORMACION/links/58d91950a6fdcc10972d6622/ANALISIS-DE-LOS-ALGORITMOS-DE-AGRUPAMIENTO-BORROSO-PARA-DETECTAR-ASIMETRIA-DE-INFORMACION.pdf
http://hdl.handle.net/20.500.12010/12280
http://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co
- Palabra clave:
- Método de agrupamiento borroso
Servicio de salud
Asimetría de información
Asymmetric information
Service of health
Fuzzy clustering Method
- Rights
- License
- Abierto (Texto Completo)