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Visualización de conjuntos de datos de alta dimensionalidad con t-SNE

dc.contributor.advisorLastra García, Julia 
dc.contributor.advisorCorral Blanco, Norberto Octavio 
dc.contributor.advisorCarleos Artime, Carlos Enrique 
dc.contributor.authorRobledo Lete, Cristian
dc.date.accessioned2021-07-09T11:40:52Z
dc.date.available2021-07-09T11:40:52Z
dc.date.issued2019-07-30
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/59630
dc.description.abstractt-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.extent52 p.
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofseriesMáster Universitario en Análisis de Datos para la Inteligencia de Negocios
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleVisualización de conjuntos de datos de alta dimensionalidad con t-SNEspa
dc.typemaster thesisspa
dc.rights.accessRightsopen access


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