El análisis de agrupamiento es un método clave para diversos problemas de minería de datos, por lo que su aplicación es amplia. No obstante, la generación de puntos de ruido son un factor que afecta el efecto del agrupamiento. Por otro lado, en el caso del agrupamiento espectral, la construcción de la matriz de afinidad perjudica la formación de nuevas muestras por lo que los resultados se ven afectados. En este sentido, el estudio propone un método para reducción de ruido y agrupamiento espectral de vecinos naturales con base en el sistema de acoplamiento P (NCNNSC-CP). Los resultados experimentales en nueve conjuntos de datos y seis conjuntos UCI indican que el algoritmo propuesto es mejor en comparación con otros algoritmos.
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Tesis:
Modelo de programación lineal entera mixta para la planificación conjunta de la cadena de abastecimiento
Artículo:
Diseño de una camilla/mesa proctológica
Infografía:
Guía Técnica: Diagramación
Artículo:
Aplicación del coeficiente de Gini y la semivarianza como estimadores del riesgo en la selección de proyectos
Documento Editorial:
Programación de la producción (Editorial)
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
Estudio sobre la migración global de materiales plásticos de empaque usados en la industria de alimentos
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?
Manual:
Deshidratación y desecado de frutas, hortalizas y hongos. Procedimientos hogareños y comerciales de pequeña escala