Aplicación de técnicas no-lineales de reducción de dimensionalidad y clustering para detección de observaciones anómalas multidimensionales

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorOrtiz Arias, Santiago
dc.contributor.authorRomero Cardona, Daniel
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailddromeroc@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-09-16T16:21:48Z
dc.date.available2024-09-16T16:21:48Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionLa toma de decisiones se fundamenta en datos, abarcando desde análisis de mercado hasta diagnósticos médicos y otros ámbitos. Sin embargo, la presencia de observaciones anómalas representa un desafío significativo en el análisis de datos, distorsionando resultados y afectando la fiabilidad de los modelos. Este estudio propone una metodología que combina técnicas de reducción de dimensionalidad no-lineal y clustering para abordar el desafío de la detección de observaciones anómalas en conjuntos de datos multidimensionales. Al integrar la reducción de dimensionalidad mediante t-SNE, la estimación robusta de Stahel-Donoho y el clustering con k-means, buscamos desarrollar un enfoque sistemático y efectivo para identificar y analizar observaciones anómalas en grandes conjuntos de datos. Estas combinaciones arrojaron resultados con muy buenos rendimientos comparado con otras metodologías analizadas.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/34568
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Área Computación y Analíticaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectStahel Donoho
dc.subjectEstadística robusta
dc.subject.keywordOutliers
dc.subject.keywordT-sne
dc.subject.keywordClustering
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembPROCESAMIENTO ELECTRÓNICO DE DATOS
dc.subject.lembTOMA DE DECISIONES
dc.subject.lembDATOS ESTADÍSTICOS
dc.titleAplicación de técnicas no-lineales de reducción de dimensionalidad y clustering para detección de observaciones anómalas multidimensionales
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaArtículo

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 3 de 3
No hay miniatura disponible
Nombre:
formulario_autorizacion_publicacion_obras.pdf
Tamaño:
861.18 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Formulario de autorización de publicación de obras
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
carta_aprobacion_trabajo_grado_eafit.pdf
Tamaño:
261.08 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Carta de aprobación de tesis de grado
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Daniel_RomeroCardona_2024.pdf
Tamaño:
340.53 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de grado
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.5 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica (tesis)