| TAZ-TFG-2024-4625 |
Métodos de agrupamiento de datos: convergencia y aplicaciones
Hernández Fogued, César
López Ruiz, Ricardo (dir.)
Universidad de Zaragoza,
CIEN,
2024
Departamento de Matemática Aplicada,
Graduado en Matemáticas
Resumen: El trabajo de fin de grado se enfoca en los métodos de agrupamiento en el contexto del
aprendizaje no supervisado, explorando especialmente los algoritmos k-medias y DBSCAN. Estos
son comparados por sus características, ventajas y limitaciones, destacando sus aplicaciones en
conjuntos de datos reales. El enfoque del trabajo incluye tanto fundamentos teóricos sobre la
convergencia como implementaciones prácticas en Python, con el objetivo de estudiar la eficacia
de los métodos.
aprendizaje no supervisado, explorando especialmente los algoritmos k-medias y DBSCAN. Estos
son comparados por sus características, ventajas y limitaciones, destacando sus aplicaciones en
conjuntos de datos reales. El enfoque del trabajo incluye tanto fundamentos teóricos sobre la
convergencia como implementaciones prácticas en Python, con el objetivo de estudiar la eficacia
de los métodos.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
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