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Caracterización y estudio comparativo del algoritmo HyperOctant Search Clustering para agrupamiento de texto

dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 - Atribución-NoComerciales_MX
dc.contributorJORGE HERMOSILLO VALADEZes_MX
dc.contributor.authorRamos García, Luis Ángel
dc.contributor.otherdirector - Directores_MX
dc.coverage.spatialMEX - Méxicoes_MX
dc.date2024-06-13
dc.date.accessioned2024-07-11T16:57:46Z
dc.date.available2024-07-11T16:57:46Z
dc.identifier.urihttp://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/4780
dc.descriptionDentro del ´área de la Inteligencia Artificial (AI), existe una rama llamada Aprendizaje Automático (Machine Learning). El aprendizaje automático se refiere al desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las maquinas aprender y tomar decisiones con base en datos, sin ser explícitamente programadas. El aprendizaje no supervisado es una subrama del aprendizaje automático que se centra en técnicas y algoritmos para descubrir patrones y estructuras en datos no etiquetados, y el agrupamiento (Clustering) es una de las tareas más comunes dentro de este campo. Uno de los desafíos que se enfrenta en el contexto del agrupamiento en dimensiones elevadas es conocido como “maldición de la dimensionalidad”(Beyer et al., 1999). Este fenómeno se caracteriza por la dispersión de los datos, resultado del crecimiento exponencial de las posibles regiones en el espacio, así como de la uniformidad en la distribución de las distancias entre los puntos, con el incremento de dimensiones.es_MX
dc.formatpdf - Adobe PDFes_MX
dc.languagespa - Españoles_MX
dc.rightsembargoedAccess - En Embargoes_MX
dc.subject7 - INGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.other33 - CIENCIAS TECNOLÓGICASes_MX
dc.titleCaracterización y estudio comparativo del algoritmo HyperOctant Search Clustering para agrupamiento de textoes_MX
dc.typebachelorThesis - Tesis de licenciaturaes_MX
uaem.unidadCentro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp)- Instituto de Investigación en Ciencias Básicas y Aplicadas (IICBA) - Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp)- Instituto de Investigación en Ciencias Básicas y Aplicadas (IICBA)es_MX
uaem.programaLicenciatura en Ciencias con Área Terminal en Ciencias Computacionales y Computación Científica - Licenciatura en Ciencias con Área Terminal en Ciencias Computacionales y Computación Científicaes_MX
dc.type.publicationacceptedVersiones_MX
dc.audiencegeneralPublic - Público en generales_MX
dc.date.received2024-06-17


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