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Título: C-Means Algorithm whit Similarity Functions
Palabras clave: RECONOCIMIENTO DE PATRONES NO SUPERVISADO; AGRUPAMIENTO; ANALISIS DE DATOS
Fecha de publicación: 10-Sep-2011
Editorial: Computación y Sistemas
Descripción: IN THIS PAPER, AN EXTENSION TO THE C-MEANS ALGORITHM THAT CONSIDERS OBJECT DESCRIPTIONS WITH QUANTITATIVE AND QUALITATIVE FEATURES (MIXED DATA) IS PROPOSE. IN ADDITION, THE ALGORITHM CONSIDERS MISSING DATA. THESE KINDS OF DESCRIPTIONS (MIXED DTA) ARE VERY FRECUENT IN SOFT SCIENCES AS MEDICINE, GEOLOGY, SOCIOLOGY, MARKETING, ETC. THEREFORE, THE ALGORITHM'S APPLICATION SCOPE IS VERY WIDE. IN THE ALGORITHM, WE PROPOSE THE USE OF SIMILIRITY FUNCTIONS THAT MAY BE IN THE FUNCTION OF PARTIAL SIMILARITY FUNCTIONS. THESE FUNCTIONS CONSEQUENTLY ALLOW COMPARE OBJECTS THROUGH ANALYSIS OF OBJETECT SUB DESCRPTION. IN ADDITION, A COMPARISON WITH THE CLASICAL C-MEANS ALGORITHM AND RESULTS USING STANDAR PUBLIC DATABASES ARE SHOWN.
EN ESTE TRABAJO, SE PROPONE UNA EXTENSIÓN DEL ALGORITMO C-EMANES QUE CONSIDERA DESCRIPCIONES DE OBJETOS CON VARIABLES CUALITATIVAS Y CUANTITATIVAS (DATOS MEZCLADOS). ADEMÁS, EL ALGORITMO CONSIDERA AUSENCIA DE INFORMACIÓN. ESTE TIPO DE DESCRIPCIONES (DATOS MEZCLADOS) SON MUY FRECUENTES EN CIENCIAS POCO FAMILIARIZADAS COMO MEDICINA, GEOLOGÍA, SOCIOLOGÍA, MERCADOTECNIA, ETC. POR LO TANTO, EL CAMPO DE APLICACIÓN DEL ALGORITMO ES AMPLIO. EN EL ALGORITMO, PROPONEMOS EL USO DE FUNCIONES DE SIMILAR DAD PARCIAL. ESTAS FUNCIONES POR CONSIGUIENTE PERMITEN COMPARAR OBJETOS A TRAVÉS DE SU DESCRIPCIONES DE OBJETOS. ADEMÁS, SE MUESTRA UNA COMPARACIÓN CON EL ALGORITMO C-EMANES CLÁSICO ASÍ COMO LOS RESULTADOS OBTENIDOS USANDO BASES DE DATOS PUBLICAS ESTÁNDAR.
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