Optimización de agrupamiento de individuos a través de técnicas de colonias de insectos

Lalangui Eras, Galo Rodrigo

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Barba Guamán, Luis Rodrigo	es_ES
dc.contributor.author	Lalangui Eras, Galo Rodrigo	es_ES
dc.date.accessioned	2021-01-29T03:51:21Z	-
dc.date.available	2021-01-29T03:51:21Z	-
dc.date.issued	2021	es_ES
dc.identifier.citation	Lalangui Eras, G. R. Barba Guamán, L. R. (2021) Optimización de agrupamiento de individuos a través de técnicas de colonias de insectos [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/27243	es_ES
dc.identifier.other	Cobarc: 1345921	es_ES
dc.identifier.uri	https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=125012.TITN.	es_ES
dc.description	Resumen: El objetivo del presente estudio es optimizar la abstracción del algoritmo de agrupamiento de colonias de hormigas implementando ajustes al modelo para la gestión de datos, considerando que un nuevo algoritmo de podría generar una mayor precisión respecto a otros algoritmos de la misma clase. La investigación que se ha desarrollado es de tipo cuasi experimental, realizada con una muestra de 14 algoritmos de agrupación basados en hormigas. Se utilizan datos secundarios para el entrenamiento y pruebas del modelo,las cuales son Iris Dataset, Audit data set, junto a algunos data set del servicio denominado Kaggle. Para medir el grado de asociación entre las variables se utilizó el estadístico t de Student, por su uso sugerido para muestras pequeñas.Se obtuvo como valor de t = 8.5599 y nivel de significancia de 0.05; lo que lleva a concluir que la precisión de agrupamiento media del algoritmo propuesto, es superior a la precisión media de otros algoritmos de agrupamiento basados en hormigas que se evaluaron utilizando el data set IRIS.	es_ES
dc.description.abstract	Abstract: The objective of this study is to optimize the abstraction of the ant colonies clustering algorithm by implementing adjustments to the model fordata management, considering that a new algorithm could generate greater precision, respect to other algorithms of the same class.The research that has been carried out is of a quasi-experimental type, carried out with a sample of 14 grouping algorithms based on ants. Secondary data is used for model training and tests, which are Iris Dataset, Audit dataset, along with some datasets from the service called Kaggle. To measure the degree of association between the variables, the Student's t statistic was used, due to its suggesteduse for small samples.It was obtained as a value of t = 8.5599 and a significance level of 0.05; which leads to the conclusion that the mean clustering precision of the proposed algorithm is higher than the mean precision of other ant-based clustering algorithms that were evaluated using the IRIS dataset.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Ecuador.	es_ES
dc.subject	Tesis digital.	es_ES
dc.title	Optimización de agrupamiento de individuos a través de técnicas de colonias de insectos	es_ES
dc.type	masterThesis	es_ES
Appears in Collections:	Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación

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