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Salvador Alfaro, Carlos Agustín
2018-06-04T20:20:56Z
2018-06-04T20:20:56Z
2017
U10.S348-T BAN UNALM
https://hdl.handle.net/20.500.12996/3345
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática (es_PE)
El algoritmo CLARANS, perteneciente a los métodos clúster no jerárquico. Lo que se pretende describir en este trabajo es explicar el procedimiento del algoritmo CLARANS. El proceso que realiza este algoritmo es encontrar una muestra con una cierta aleatoriedad en cada paso de la búsqueda. El agrupamiento obtenido después de sustituirlo a un solo medoide se denomina el vecino del agrupamiento actual. Si en el camino el objeto (individuo) encuentra un mejor vecino, CLARANS lo mueve al nodo del vecino y el proceso comienza de nuevo; si ya no lo encuentra entonces el agrupamiento actual para y se produce un óptimo local (Cluster). Se presenta un ejemplo que ilustra la metodología y se explica el paso a paso del algoritmo CLARANS. (es_PE)
Trabajo de suficiencia profesional (es_PE)
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spa (es_PE)
Universidad Nacional Agraria La Molina (es_PE)
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https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
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Análisis cluster no jerárquico (es_PE)
Algoritmo Clarans (es_PE)
Descripción del procedimiento metodológico del análisis cluster no jerárquico con el algoritmo Clarans (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_US)
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación (es_PE)
Estadística e Informática (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Ingeniero Estadístico Informático (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00 (es_PE)
Pública



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