Nueva Metodología Para Clasificar Datos de Series Temporales usando el Algoritmo Biclustering

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dc.contributor.authorCogollo F. M.spa
dc.contributor.authorPalacios, Alejandrospa
dc.contributor.departmentUniversidad EAFIT. Escuela de Ciencias. Grupo de Investigación Modelado Matemáticospa
dc.date.accessioned2014-12-12T15:41:25Z
dc.date.available2014-12-12T15:41:25Z
dc.date.issued2013
dc.descriptionEn este trabajo se propone una metodología de clasificación de series temporales usando la técnica de extracción de características y el algoritmo de clasificación Biclustering, la cual permite trabajar con series temporales de distintas longitudes y con datos faltantes. Los resultados obtenidos con esta metodología son mejores al ser comparados con los obtenidos por medio del método tradicional K-medias usando datos experimentales.spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/4592
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Cienciasspa
dc.publisher.programGrupo de Investigación Modelado Matemáticospa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectSeries de tiempospa
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectBiclusteringspa
dc.titleNueva Metodología Para Clasificar Datos de Series Temporales usando el Algoritmo Biclusteringspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/workingPaper
dc.type.hasVersiondrafteng
dc.type.localDocumento de trabajo de investigaciónspa

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