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Vol. 7 No. 1 (2016)
Enero a Junio

Revisiones/Reviews

Una técnica de clasificación con variables categóricas

https://doi.org/10.19053/01217488.4226

Published 2016-02-15

  • J. A. Clavijo M.
    • ,
  • H. A. Granada D.

Abstract

Presenta un algoritmo de clasificación para elementos caracterizados por variables categóricas, usandok-modas, un algoritmo similar a k-medias. A la vez, se incluyen diagramas de flujo para la implementación del algoritmo en cualquier lenguaje de programación. También se presenta un ejemplo con datos reales que ilustra la propuesta

Keywords

conglomerado, distancia, disimilaridad, k-medias, k-modas (Cluster, Distance, Dissimilarity, k-means, k-modes.)

PDF (Español)

References

  1. Z. Huang, “Extensions to the k-Means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values Data Mining and Knowledge
  2. Discovery”, Kluwer Academic Publishers, vol. 2, no. 3, pp. 283-304, 1998. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1009769707641
  3. A. C. Rencher, “Methods of multivariate analysis”, John Wiley & Sons, vol. 492, 2003. DOI: https://doi.org/10.1002/0471271357
  4. N. Roa y L. F. Pastrán, “Una técnica de Clasificación con Variables Categóricas”, Trabajo de Grado, Universidad del Tolima, Colombia, 2014.
  5. W. Dillon, and M. Goldstein, “Multivariate Analysis, Methods and Applications”, Jhon Wiley and Sons, pp. 186-190, 1984.
  6. D. F. Morrison, “Multivariate Statistical Methods”, Mc Graw Hill, pp. 389-391, 1990.
  7. B. Tian, C. A. Kulikowsky, G. Leiguang, Y. Bin, H. Lan, and Z. Chunguang, “A Global K modes Algorithm for Clustering Categorical
  8. Data”, Chinesse Journal of Electronics, vol. 21, no. 3, 2012.
  9. S. Mingoti, and R. Matos, “Clustering Algorithms for Categorical Data: A Monte Carlo Study”, International Journal of Statistics ans
  10. Applications, vol. 2, no. 4, pp. 24-32, 2012. DOI: https://doi.org/10.5923/j.statistics.20120204.01

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