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Trabajo Fin de Grado

dc.contributor.advisorMuñoz Pichardo, Juan Manueles
dc.creatorIrizo Cruz, María Eugeniaes
dc.date.accessioned2023-02-17T12:02:05Z
dc.date.available2023-02-17T12:02:05Z
dc.date.issued2022-06-02
dc.identifier.citationIrizo Cruz, M.E. (2022). Técnicas conjuntas de reducción de la dimensión y agrupamiento. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/142776
dc.description.abstractEste trabajo muestra el desarrollo de una técnica simultánea de reducción de la dimensión y análisis de conglomerados, a través del lenguaje de programación R y el paquete “clustrd” de este. Se ha divido en cuatro capítulos. El primero, de introducción, donde se recoge la necesidad y motivación de aplicar esta técnica, además de los métodos que van a usarse. En el segundo capítulo, se desarrolla teóricamente tres diferentes métodos de resolución de la técnica estadística para conjuntos de datos continuos. Además, se expone una forma de estudiar la estabilidad de los grupos formados en la parte de análisis de conglomerados. El tercer capítulo es un ejemplo de ilustración de esta técnica. Se genera un conjunto de datos y se les aplica la resolución de esta técnica a través del paquete ya nombrado “clustrd” de R. Se obtienen interpretaciones y conclusiones sobre estos resultados. Por último, en el cuarto capítulo, se explican distintas funcionalidades del paquete en R con varios ejemplos y conjuntos de datos incluidos en el programa base.es
dc.description.abstractThis document shows a method for that simultaneosly performs the cluster analysis and the dimension reduction, through the R programming language and its “clustrd” package. It has been divided into four chapters. The Chapter 1 is introductory, where the application of this statistical technique is motivated. In the second chapter, three different methods to solve the statistical technique are theoretically described for continuous data sets. In addition, a way to study the stability of the groups formed in the cluster analysis is explained. The third chapter is an illustration of this technique. The method is applied to a generated data by the package “clustrd” from R. Interpretations and conclusions are obtained about these results. Finally, the fourth chapter explains different functionalities of the package “clustrd” with several examples and program base data sets.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent59 p.es
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleTécnicas conjuntas de reducción de la dimensión y agrupamientoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativaes
dc.description.degreeUniversidad de Sevilla. Doble Grado en Matemáticas y Estadísticaes
dc.publication.endPage51es

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