Métodos clásicos de clasificación : comparación y aplicación
Tesis (Lic. en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2021.
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11086/19768 |
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I10-R141-11086-197682023-08-31T13:20:01Z Métodos clásicos de clasificación : comparación y aplicación Godoy, Facundo Eduardo González Montoro, Aldana María Análisis discriminante lineal Análisis discriminante cuadrático Regresión logística K vecinos más próximos Aprendizaje automático Seguimiento de contactos Estudio de simulación Multivariate analysis Generalized linear models Tesis (Lic. en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2021. publishedVersion Fil: Godoy, Facundo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Los problemas de clasificación o discriminación son aquellos en los que se dispone de un conjunto de elementos que provienen de dos o más poblaciones conocidas y para cada uno se ha observado una serie de variables explicativas o predictoras. Se desea clasificar un nuevo elemento en alguna de esas poblaciones utilizando los valores, conocidos, de las variables explicativas. Actualmente, los métodos de clasificación son muy estudiados y utilizados en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos pero aparecen en estadística desde los años 30. En este trabajo se estudió el marco teórico de los métodos clásicos de clasificación: Análisis Discriminante Lineal, Análisis Discriminante Cuadrático, Regresión logística y k - vecinos más próximos. Luego, se ideó y llevó a cabo un estudio de simulación para compararlos en distintos escenarios. Por último, se aplicaron y compararon los métodos utilizando un conjunto de datos reales en el contexto la utilización de señales Bluetooth para la trazabilidad de contactos estrechos. Classification or discrimination problems are a set of elements that come from two or more known populations, and for each one a series of explanatory or predictable variables has been observed. The aim is to classify a new element in any of these populations using the known values of the explanatory variables. Currently, classification methods are widely studied and used in Machine Learning and Data Science; however, they have appeared in statistics since the 30s. In this research, the theoretical framework of the classic classification methods was studied: Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Logistic regression and k - nearest neighbors. Afterwards, a simulation study was devised and carried out to compare them in different scenarios. Lastly, these methods were applied and compared using a set of real data in the context of the use of Bluetooth signals for traceability of close contacts. publishedVersion Fil: Godoy, Facundo Eduardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. 2021-08-19T14:13:27Z 2021-08-19T14:13:27Z 2021 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/19768 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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