| 000 | 02511nam a22003137a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 003 | EC-UrYT | ||
| 005 | 20231202123610.0 | ||
| 008 | 150116t9999 mx r gr 000 0 spa d | ||
| 040 | _cEC-UrYT | ||
| 041 |
_aeng _bspa |
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| 100 | 1 |
_aNarea Navarrete, Fausto Alejandro _eautor _915448 |
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| 245 | 1 | 3 |
_aData analysis using Sparse PCA / _cFausto Alejandro Narea Navarrete ; tutor Isidro Rafael Amaro Martín |
| 264 | 4 |
_aUrcuquí, _c2023 |
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| 300 |
_a89 hojas : _bilustraciones (algunas a color) ; _c30 cm + _e1 CD-ROM |
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| 502 |
_aTrabajo de integración curricular _b(Matemático). _cUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. _gUrcuquí, _d2023 |
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| 504 | _aIncluye referencias bibliográficas (páginas 59-62) | ||
| 506 | _aTrabajo de integración curricular con acceso abierto | ||
| 516 | _aTexto (Hypertexto links) | ||
| 520 | _aEn el campo de la investigación y la ciencia, los datos de estudio cada vez son más grandes, lo que conlleva a una difícil gestión de estos, es aquí donde surgen muchas técnicas de Análisis Multivariante que nos permiten gestionar estas bases de datos mediante la reducción de dimensión de estas. El método de reducción utilizado en este trabajo se denomina Análisis de Componentes Principales Sparse, el cual se encarga de obtener componentes principales cuya matriz de carga está mayoritariamente conformada por ceros, facilitando su interpretación. Se aplicaron algunos algoritmos de este método a una base de datos de Pruebas Clínicas COVID-19 de la cual se obtuvo que, de las 7 variables, 4 de ellas eran las más importantes ya que con ellas se alcanzaba alrededor del 91% de la varianza explicada. Finalmente, estos algoritmos fueron más efectivos que un PCA clásico ya que, debido a la forma de su matriz de carga, son más fáciles de interpretar. Además, estos no presentan dificultades a la hora de trabajar con outliers y, finalmente, presentan un bajo coste computacional. | ||
| 546 | _aTextos en inglés con resúmenes en español e inglés | ||
| 650 | 0 |
_aBig Data _915449 |
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| 650 | 0 |
_aAnálisis multivariante _97640 |
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| 650 | 0 |
_aMatemática _911492 _vTrabajos y disertaciones académicas |
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| 700 | 1 |
_aAmaro Martín, Isidro Rafael _912896 _etutor |
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| 710 | 1 |
_aUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. _911232 _bEscuela de Ciencias Matemáticas y Computacionales |
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| 856 |
_zVer recurso _uhttp://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/633 |
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| 942 |
_2ddc _cTIC |
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| 999 |
_c4465 _d4465 |
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