000152567 001__ 152567 000152567 005__ 20250401114423.0 000152567 037__ $$aTAZ-TFG-2024-4625 000152567 041__ $$aspa 000152567 1001_ $$aHernández Fogued, César 000152567 24200 $$aClustering methods: convergence and applications 000152567 24500 $$aMétodos de agrupamiento de datos: convergencia y aplicaciones 000152567 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024 000152567 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000152567 520__ $$aEl trabajo de fin de grado se enfoca en los métodos de agrupamiento en el contexto del<br />aprendizaje no supervisado, explorando especialmente los algoritmos k-medias y DBSCAN. Estos<br />son comparados por sus características, ventajas y limitaciones, destacando sus aplicaciones en<br />conjuntos de datos reales. El enfoque del trabajo incluye tanto fundamentos teóricos sobre la<br />convergencia como implementaciones prácticas en Python, con el objetivo de estudiar la eficacia<br />de los métodos.<br /><br /> 000152567 521__ $$aGraduado en Matemáticas 000152567 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000152567 691__ $$a4 000152567 692__ $$aEl hecho de estudiar cualquier campo, como el del aprendizaje automático, está relacionado con la educación. 000152567 700__ $$aLópez Ruiz, Ricardo$$edir. 000152567 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bMatemática Aplicada$$c 000152567 8560_ $$f797798@unizar.es 000152567 8564_ $$s3082121$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/152567/files/TAZ-TFG-2024-4625.pdf$$yMemoria (spa) 000152567 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:152567$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000152567 950__ $$a 000152567 951__ $$adeposita:2025-04-01 000152567 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000152567 999__ $$a20241121202304.CREATION_DATE