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dc.contributor.authorMaigua Castillo, Sharon Alexandra-
dc.contributor.authorChuquin Chuquin, Jeysson Fabricio-
dc.date.accessioned2022-03-16T15:22:59Z-
dc.date.available2022-03-16T15:22:59Z-
dc.date.issued2022-03-16-
dc.identifier.citationChuquin Chuquin, J. F. & Maigua Castillo, Sh. A. (2022). Adaptación del método de agrupación k-medias para datos funcionales correlacionados espacialmente con aplicación a datos del índice de vegetación de diferencia normalizada de los páramos del Ecuador. 154 hojas. Quito : EPN.es_ES
dc.identifier.otherT-FCM/0297/CD 11756-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22255-
dc.descriptionLa dependencia espacial en los datos medioambientales es un criterio influyente en los procesos de agrupación, ya que los resultados obtenidos aportan información relevante. Como los métodos clásicos no tienen en cuenta la dependencia espacial, la consideración de esta estructura produce resultados inesperados y agrupaciones de curvas que pueden no ser similares en forma o comportamiento. En este trabajo se realiza la agrupación mediante el método de k-medias modificado para datos funcionales espacialmente correlacionados aplicado a datos del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de los páramos del Ecuador. Para ello, se implementan índices de calidad que permiten obtener el número adecuado de grupos. La metodología se base en una ponderación de la matriz de distancia entre las curvas con el trazo-variograma calculado con los coeficientes de las funciones base resultantes de la suavización de los datos. Para la validación del método se realizan algunos escenarios de simulación, así como un caso de aplicación a datos del NDVI; obteniéndose cinco regiones distribuidas latitudinalmente.es_ES
dc.description.abstractSpatial dependence in environmental data is an influential criterion in clustering processes, as the results obtained provide relevant information. As classical methods do not take into account spatial dependence, the consideration of this structure produces unexpected results and clustering of curves that may not be similar in shape or behavior. In this work, clustering is performed using the modified k-means method for spatially correlated functional data applied to Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data from the moorlands of Ecuador. For this purpose, quality indices are implemented to obtain the appropriate number of groups. The methodology is based on a weighting of the distance matrix between the curves with the trace-variogram calculated with the coefficients of the base functions resulting from the smoothing of the data. For the validation of the method, some simulation scenarios are carried out, as well as a case of application to NDVI data; obtaining five latitudinally distributed regions.es_ES
dc.description.sponsorshipFlores Sánchez, Miguel Alfonso, directores_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito, 2022es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectCORRELACIÓN ESPACIALes_ES
dc.subjectGEOESTADÍSTICAes_ES
dc.titleAdaptación del método de agrupación k-medias para datos funcionales correlacionados espacialmente con aplicación a datos del índice de vegetación de diferencia normalizada de los páramos del Ecuador.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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