Técnicas de clasificación para datos funcionales. Aplicación a series temporales de número de positivos en Covid 19 por departamento de salud de la Comunitat Valenciana
Metadata
Show full item recordcomunitat-uji-handle:10234/158176
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comunitat-uji-handle3:10234/97526
comunitat-uji-handle4:
TFG-TFMMetadata
Title
Técnicas de clasificación para datos funcionales. Aplicación a series temporales de número de positivos en Covid 19 por departamento de salud de la Comunitat ValencianaAuthor (s)
Tutor/Supervisor; University.Department
Ibáñez Gual, María Victoria; Universitat Jaume I. Departament de MatemàtiquesDate
2022-07-18Publisher
Universitat Jaume IAbstract
En este trabajo se analizan los m´etodos b´asicos de clasificaci´on supervisada y no supervisada
para datos funcionales.
Hemos partido de una muestra de series temporales, en concreto la “Serie de casos con
PDIA ... [+]
En este trabajo se analizan los m´etodos b´asicos de clasificaci´on supervisada y no supervisada
para datos funcionales.
Hemos partido de una muestra de series temporales, en concreto la “Serie de casos con
PDIA positiva en la Comunidad Valenciana, seg´un la fecha en la que el laboratorio notific´o el
diagn´ostico”. A partir de ah´ı analizamos c´omo pasar de series temporales a datos funcionales,
y estudiamos las t´ecnicas de clasificaci´on para este tipo de datos.
En la memoria podemos diferenciar dos partes, una primera donde se explica la teor´ıa
necesaria para posteriormente aplicar los modelos de clustering a nuestros datos.
En la parte te´orica explicamos como transformar nuestros datos en tiempos discretos a
curvas, gracias a las bases de funciones. Adem´as explicamos c´omo funcionan los modelos de
clasificaci´on supervisada y no supervisada para este tipo de datos.
Finalmente, en la parte pr´actica, vamos a aplicar los modelos explicados a nuestros datos
y adem´as incorporaremos uno de estos modelos a un dashboard interactivo que est´a en una
aplicaci´on web. [-]
Subject
Grau en Matemàtica Computacional | Grado en Matemática Computacional | Bachelor's Degree in Computational Mathematics | análisis datos funcionales | clasificación supervisada y no supervisada | K-NN | K-medias | cluster Jerárquico | R | shiny | functional data analysis | supervised and unsupervised clustering | K-means | hierarchical clustering
Description
Treball Final de Grau en Matemàtica Computacional. Codi: MT1054. Curs: 2021/2022
Type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesisRights
info:eu-repo/semantics/openAccess