Show simple item record

dc.contributor.advisorEnciso Rodas, Lauro
dc.contributor.authorVera Olivera, Harley
dc.contributor.authorSoncco Alvarez, Jose Luis
dc.date.accessioned2017-12-27T15:32:46Z
dc.date.available2017-12-27T15:32:46Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.other253T20160077
dc.identifier.urihttp://repositorio.unsaac.edu.pe/handle/UNSAAC/2447
dc.description.abstractClustering es una técnica popular de análisis de datos para identificar grupos homogé¬neos de objetos basado en los valores de sus atributos, utilizado en muchas disciplinas y aplicaciones. En este trabajo utilizamos el algoritmo de optimización basado en el compor¬tamiento social de las arañas (SSO) para optimizar grupos de datos tomando como métrica la suma de distancias euclidianas. El algoritmo SSO, propuesto por Cuevas et al., se basa en la simulación del comportamiento social cooperativo de las arañas. Los individuos usa¬dos en este algoritmo son arañas (macho y hembra) que interactúan entre sí basados en el comportamiento cooperativo de una colonia de arañas; este comportamiento es la directriz para el funcionamiento de este algoritmo. En este trabajo el algoritmo SSO fue analizado, adaptado e implementado para optimizar el problema de Clustering. Para efectos de com¬paración fueron implementados otros algoritmos importantes de la literatura: el algoritmo K-means y un algoritmo genético (AG) adaptado a el problema de Clustering. Experimentos fueron realizados usando 5 datasets tomados del repositorio UCI Machine Learning Reposi¬tory, cada algoritmo fue ejecutado varias veces y después fueron calculadas varias medidas como: promedio, mediana, mínimo, y máximo valor de los resultados. Estos experimentos mostraron que el algoritmo SSO supera al algoritmo K-means y obtiene resultados igual de competitivos que el AG. Todos estos resultados fueron confirmados por la prueba estadística no paramétrica de Wilcoxon realizada sobre las salidas de los algoritmos.es_PE
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSAACes_PE
dc.subjectClusteringes_PE
dc.subjectOptimización de clusteringses_PE
dc.subjectInteligencia de enjambre Al¬goritmos de optimizaciónes_PE
dc.subjectAlgoritmos bio-inspiradoses_PE
dc.titleAlgoritmo de optimización basado en el comportamiento social de las arañas para clusteringes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero Informático y de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.disciplineIngeniería Informática y de Sistemas
dc.subject.ocdeAutomatización y Sistemas de Control 


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/restrictedAccess