UNIDEF   23986
UNIDAD DE INVESTIGACION Y DESARROLLO ESTRATEGICO PARA LA DEFENSA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Metodos de Clustering Robustos basados en la escala tau
Autor/es:
GONZALEZ, JUAN DOMINGO; YOHAI, VICTOR J.; ZAMAR, RUBEN H.
Lugar:
Santa Fe
Reunión:
Congreso; Reunión anual de la Unión Matemática Argentina-; 2015
Institución organizadora:
Unión Matemática Argentina
Resumen:
Los métodos de Clustering tienen como objetivo detectar grupos homogéneos dentro de una población dada.Cuando utilizamos algoritmos tradicionales como K-Means, una sola observación atípica puede tener un efecto importante sobre los clusters seleccionados. Análogamente, los procedimientos usuales utilizados para la selección automática del número de cluster K también se ven gravemente afectados bajo contaminación en los datos. Para resolver este problema, se proponen técnicas de clustering y selección del número de grupos K,basados en la minimización de una escala robusta y eficiente de las distancias entre los puntos y el centro del correspondiente cluster. La escala utilizada es la escala tau propuesta por Yohai y Zamar (1988). Para evaluar estos procedimientos se han realizado experimentos numéricos utilizando varios conjuntos de datosy también se han comparado con datos reales. Los resultados muestran una buena performance del método propuesto comparado con otros algoritmos de clustering ampliamente usados como K-Meansy Trimmed K-Means.