{"id":92765,"date":"2018-03-11T10:11:53","date_gmt":"2018-03-11T10:11:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/mineria-de-datos-sobre-series-temporales-multivariable-clasificacion-y-clustering\/"},"modified":"2018-03-11T10:11:53","modified_gmt":"2018-03-11T10:11:53","slug":"mineria-de-datos-sobre-series-temporales-multivariable-clasificacion-y-clustering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/mineria-de-datos-sobre-series-temporales-multivariable-clasificacion-y-clustering\/","title":{"rendered":"Miner\u00eda de datos sobre series temporales multivariable: clasificaci\u00f3n y clustering"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Oscar Javier Prieto Izquierdo <\/strong><\/h2>\n<p>El desarrollo de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos sobre datos de naturaleza temporal es un \u00e1rea de investigaci\u00f3n en pleno apogeo, debido tanto a la cantidad de datos de este tipo relacionados con problemas de inter\u00e9s para la comunidad de miner\u00eda de datos, como a la importancia que estas t\u00e9cnicas pueden tener para su aplicaci\u00f3n en la soluci\u00f3n de problemas reales; algunos ejemplos de estos problemas pueden aparecer en la econom\u00eda, la medicina, la industria, etc\u00e9tera.  el presente trabajo se centra en el estudio y propuesta de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos sobre series temporales multivariable. Las tareas consideradas son las de clasificaci\u00f3n y clustering.  para la tarea de clasificaci\u00f3n uno de los objetivos es el de comprobar si la descomposici\u00f3n del problema multivariable en problemas univariable supone una mejora en la tasa de acierto de los clasificadores que abordan el problema multivariable de manera directa. Para llevar a cabo esta propuesta se utilizan t\u00e9cnicas de combinaci\u00f3n de clasificadores (ensembles). Esta t\u00e9cnica utiliza clasificadores univariable en un primer nivel para luego combinar las salidas de cada uno de ellos en un nivel superior. Esta propuesta se basa en la t\u00e9cnica de combinaci\u00f3n de clasificadores stacking [wolpert92].  para la tarea de clustering el objetivo era el de estudiar el funcionamiento de los algoritmos cl\u00e1sicos para su uso con series multivariable. Para llevar a cabo dicho estudio fue necesaria la adaptaci\u00f3n de algunos de los algoritmos considerados para que fuera posible su aplicaci\u00f3n junto con t\u00e9cnicas espec\u00edficas de las series temporales como alineamiento din\u00e1mico temporal (dtw).  para ambas tareas tambi\u00e9n se planteaba como objetivo comparar los resultados del uso de medidas de disimilitud propias de las series temporales, como dtw, con los resultados obtenidos al utilizar las caracter\u00edsticas extra\u00eddas propuestas en [rodriguez04].  se ha realizado un estudio experimental de distintas configuraciones de los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n y clustering considerados. Para la tarea de clasificaci\u00f3n el m\u00e9todo propuesto ha obtenido tasas de acierto m\u00e1s altas que los m\u00e9todos con los que se ha comparado en seis de los ocho conjunto de datos tenidos en cuenta. En clustering se ha observado que los m\u00e9todos jer\u00e1rquicos aglomerativos son los que mejores \u00edndices de rand ajustado obtienen en l\u00edneas generales.  [wolpert92]\twolpert,d.H. Stacked generalization. Neural networks, 1992, 5,  241-259   [rodriguez04]\trodr\u00edguez diez, j.J. T\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para la clasificaci\u00f3n de series. Tesis doctoral. Departamento de inform\u00e1tica. Universidad de valladolid, 2004<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Miner\u00eda de datos sobre series temporales multivariable: clasificaci\u00f3n y clustering<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Miner\u00eda de datos sobre series temporales multivariable: clasificaci\u00f3n y clustering <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Oscar Javier Prieto Izquierdo <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Valladolid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/04\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Juan  Jos\u00e9 Rodr\u00edguez Diez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Antonio Bahamonde rionda <\/li>\n<li>cecilio Angulo bahon (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 crist\u00f3bal Riquelme santos (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Mart\u00ednez gasca (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Oscar Javier Prieto Izquierdo El desarrollo de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos sobre datos de naturaleza temporal 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