Neuware -Con el paso del tiempo, se acumula una enorme cantidad de datos. La extracci�n de informaci�n es uno de los procesos que m�s tiempo consume, ya que var�a enormemente en funci�n de lasnecesidades del usuario . Losdistintos enfoques de la miner�a de datos se emplean para recopilar datos relevantes y presentarlos de forma digerible para los usuarios finales. Laagrupaci�n (clustering) y la clasificaci�n son dos t�cnicas de miner�a de datos que se utilizan para descubrir patrones y perspectivas nunca antes vistos.En este sumario se analiza el uso de las t�cnicas de miner�a de datos, en concreto la agrupaci�n y la clasificaci�n, para extraer informaci�n relevante de los datos acumulados. Destaca la importancia de seleccionar un algoritmo de agrupaci�n adecuado e introduce el concepto de utilizar un algoritmo gen�tico para mejorar el m�todo de agrupaci�n k-means. El m�todo propuesto pretende optimizar el proceso de agrupaci�n y demuestra su eficacia mediante una prueba basada en un escenario. El resumen concluye sugiriendo futuras investigaciones para optimizar a�n m�s el algoritmo k-means utilizando diversos m�todos evolutivos.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Spanisch.

N� de ref. del art�culo 9786206931072

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Optimizaci�n de la agrupaci�n k-means mediante algoritmo gen�tico
Editor: Ediciones Nuestro Conocimiento Dez 2023
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Espa�ol
ISBN 10: 6206931072
ISBN 13: 9786206931072
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

Acerca de

Sinopsis

Con el paso del tiempo, se acumula una enorme cantidad de datos. La extracci�n de informaci�n es uno de los procesos que m�s tiempo consume, ya que var�a enormemente en funci�n de lasnecesidades del usuario . Losdistintos enfoques de la miner�a de datos se emplean para recopilar datos relevantes y presentarlos de forma digerible para los usuarios finales. Laagrupaci�n (clustering) y la clasificaci�n son dos t�cnicas de miner�a de datos que se utilizan para descubrir patrones y perspectivas nunca antes vistos.En este sumario se analiza el uso de las t�cnicas de miner�a de datos, en concreto la agrupaci�n y la clasificaci�n, para extraer informaci�n relevante de los datos acumulados. Destaca la importancia de seleccionar un algoritmo de agrupaci�n adecuado e introduce el concepto de utilizar un algoritmo gen�tico para mejorar el m�todo de agrupaci�n k-means. El m�todo propuesto pretende optimizar el proceso de agrupaci�n y demuestra su eficacia mediante una prueba basada en un escenario. El resumen concluye sugiriendo futuras investigaciones para optimizar a�n m�s el algoritmo k-means utilizando diversos m�todos evolutivos.

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