Título:
Determinación de tipologías de infecciones parasitarias intestinales, en escolares mediante, técnicas de clustering sobre datos binarios
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Álvarez-Vaz, Ramón
Massa, Fernando
Massa, Fernando
Tutor:
Tipo de documento:
Documento de trabajo
Editor:
Palabras clave:
Algoritmo EM
Distancias binarias
Fuzzy clustering
Distancias binarias
Fuzzy clustering
Descriptores:
Año de publicación:
2012
Contenido:
Resumen:
El presente documento describe la metodología y los resultados para la determinación de
tipologías de infección parasitaria en escolares mediante técnicas de clustering sobre datos
binarios.
En un estudio sobre nutrici on y parasitosis intestinal, los diferentes par asitos intestinales
evaluados se agruparon en 3 familias: geohelmintos, otros pat ogenos y no pat ogenos, lo
que genera 3 variables binarias, que ser an usadas para la construcci on de tipolog as de
infecci on. Teniendo en cuenta que se trata de datos binarios los m etodos convencionales
usados para clustering, donde se maneja una m etrica euclideana, no corresponden con lo
cual se propone la aplicaci on de otras t ecnicas.
Se ensaya un m etodo de cluster probabil stico con una variable latente, estimado mediante
el algoritmo EM(m etodo 1), un m etodo mixto que combina clustering basado en
medidas de entrop a con una partici on difusa estimada con el algoritmo c-modes(m etodo
2), y un tercer m etodo de clustering jer arquico sobre distancias binarias de tipo 'simple
matching'(m etodo 3).
Los dos primeros m etodos proporcionan clusters difusos y el tercero establece una partici
on, por lo cual se comparan los resultados a trav es de un an alisis de sensibilidad, donde
se da cuenta del comportamiento de los m etodos al cambiar la inicializaci on y el n umero
de iteraciones.
Descripción:
Editorial:
Udelar. FCEA-IESTA
EN:
Serie DT (12 / 05);
Financiadores:
Citación:
Álvarez-Vaz, R., Massa, F. Determinación de tipologías de infecciones parasitarias intestinales, en escolares mediante, técnicas de clustering sobre datos binarios [en línea]. Montevideo : Udelar. FCEA-IESTA, 2012
Citación:
metadata.cc.license.name:
Documento del Gobiberno:
URI:
http://hdl.handle.net/20.500.12008/10551
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
1688-6453
ISMN:
Otros identificadores:
Título Obtenido:
Facultad o Servicio que otorga el Título:
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
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Clasificación:
Es versión de:
Colecciones:
| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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