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dc.date.accessioned 2016-11-16T12:35:39Z
dc.date.available 2016-11-16T12:35:39Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56757
dc.description.abstract El análisis de clúster o Clustering agrupa un conjunto de objetos de datos en clústers o grupos de manera que en cada grupo los objetos sean similares entre si y disimiles de los objetos de otros grupos. En la actualidad, existen distintas técnicas de agrupamiento que permiten cumplir con esta tarea. En búsqueda de un algoritmo más natural se hizo uso del concepto de densidad atómica de los elementos como base para generar uno nuevo. El algoritmo propuesto tiene como ventajas, poseer un método concreto de selección de centroides, además de tener mejores agrupamientos que otros algoritmos basados en centroides como k-means y k-medoids. es
dc.format.extent 758-764 es
dc.language es es
dc.subject Clustering es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject matriz de distancia es
dc.title Algoritmo de clustering basado en el concepto de densidad atómica es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Monroy Medina, Oscar Andrés es
sedici.description.note XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD). es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2016-10
sedici.relation.event XXII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2016). es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/55718 es


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