Estimación de Riesgo de Fallo en Materias Basado en Similitud y Manejo de Incertidumbre Dada por Datos Académicos Históricos
Year: 2015
Type: dissertation
Abstract: El siguiente trabajo propone una arquitectura que utiliza herramientas de clustering y prototipo difuso, para clasificación no-supervisada y predicción a travás de la extracción de variables descriptivas. La construcción de prototipos difusos es un método que permite describir a los elementos más representativos de un cluster, a través de su tipicidad; los prototipos, como los datos más representativos de cada cluster, pueden ser usados en un proceso de clasificación como datos de entretenimiento. Estos prototipos y los clusters pueden ser constituidos mediante algoritmos de clustering difuso. Se desarrolló un prototipo de software que implementa el modelo propuesto para la estimación de riesgo de reprobación, este software posee tres componentes principales: pre-procesamiento, clustering y clasificación.
Authors: Vasquez Clad, Anibal Agustin
Language: Spanish
Subfield: Computer Science Applications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2230248944