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Visualización de conjuntos de datos de alta dimensionalidad con t-SNE
dc.contributor.advisor | Lastra García, Julia | |
dc.contributor.advisor | Corral Blanco, Norberto Octavio | |
dc.contributor.advisor | Carleos Artime, Carlos Enrique | |
dc.contributor.author | Robledo Lete, Cristian | |
dc.date.accessioned | 2021-07-09T11:40:52Z | |
dc.date.available | 2021-07-09T11:40:52Z | |
dc.date.issued | 2019-07-30 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10651/59630 | |
dc.description.abstract | t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) es una técnica no lineal de análisis no supervisado de reducción de la dimensión muy utilizada a la hora de realizar visualizaciones en dos dimensiones acerca de conjuntos de datos de alta dimensionalidad. A pesar de tratarse de una técnica relativamente reciente, no existe mucha documentación acerca de ella y sus aplicaciones. No obstante, una de las más apreciadas por sus usuarios es su gran utilidad a la hora de buscar estructuras o agrupaciones dentro de un conjunto de datos, ya que representa muy bien aquellos grupos bien definidos y separados en el plano. Sin embargo, se trata de un método muy dependiente del tipo de individuos u objetos que se buscan representar, lo que requiere también tener un conocimiento previo de los datos, alejándose así del propio análisis no supervisado. | |
dc.format.extent | 52 p. | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.relation.ispartofseries | Máster Universitario en Análisis de Datos para la Inteligencia de Negocios | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Visualización de conjuntos de datos de alta dimensionalidad con t-SNE | spa |
dc.type | master thesis | spa |
dc.rights.accessRights | open access |
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