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  • Comisión 4: Matemáticas Aplicadas. Teoría de Aproximación, Teoría de Grafos y Optimización. Modelos de ingeniería y energía, robótica, recuperación de imagen y reconocimiento de patrones. Aplicaciones en las ciencias humanísticas, técnicas, económicas y naturales.
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USO DEL ALGORITMO K-MEANS PARA CLASIFICAR CIUDADANOS CUBANOS MEDIANTE UN CUESTIONARIO DE ESTILOS DE VIDA

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Ver/
2. Sheyla Torres Ricart.pdf (676.7Kb)
Fecha
2023-11-23
Autor
Torres Ricart, Sheyla
Alonso Díaz, David
Martínez Sánchez, Natalia
Merced Len, Silvano
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítem
Resumen
El término ‘estilos de vida saludable’ se ha transformado en un referente que caracteriza tanto a la sociedad en su conjunto como al individuo en su singularidad, ya que promueve un desarrollo equilibrado del ser humano, mejorando su calidad de vida. En la actualidad, las Tecnologías de la Información y la Comunicación se han erigido como uno de los principales motores que propulsan el conocimiento y la investigación, obligando al ser humano a avanzar en términos tecnológicos. En esta dirección, este trabajo pretende desarrollar grupos poblacionales de cubanos en cuanto a sus estilos de vida mediante el análisis de datos recopilados en un diagnóstico. Para esto, se presenta un estudio que utiliza una metodología basada en el análisis clúster para identificar similitudes entre los ciudadanos cubanos en cuanto a sus hábitos y estilos de vida. El objetivo específico de la investigación es realizar el agrupamiento de ciudadanos cubanos en función de sus hábitos y estilos de vida mediante el algoritmo de inteligencia artificial K-Means. Para la realización de la investigación se aplicaron los métodos: del codo para obtener un buen valor de k pudiendo así determinar la cantidad de grupos y Análisis de Componentes Principales para permitir la visualización del dataset. Además, se definieron las métricas de validación interna a aplicar. Como resultado de la investigación se obtiene que la aplicación de las métricas al resultado del algoritmo arrojó que se efectuó un buen proceso de agrupamiento, con clusters cohesionados y relativamente bien definidos.
URI
http://rein.umcc.cu/handle/123456789/2354
Colecciones
  • Comisión 4: Matemáticas Aplicadas. Teoría de Aproximación, Teoría de Grafos y Optimización. Modelos de ingeniería y energía, robótica, recuperación de imagen y reconocimiento de patrones. Aplicaciones en las ciencias humanísticas, técnicas, económicas y naturales. [2]

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