Título: Clustering basado en densidad para datos direccionales
Universidade que oferta o proxecto: Universidade de Santiago de Compostela
Director/a: Saavedra Nieves, Paula
Resumo:
Los métodos de clustering basados en la densidad han sido ampliamente considerados en la literatura estadística para clasificar observaciones euclidianas (ver Azzalini y Torelli, 2007 o Menardi y Azzalini, 2014). Sin embargo, este enfoque se ha contemplado por primera vez para datos direccionales en Saavedra-Nieves y Fernández-Pérez (2024). En este trabajo, se explorará el comportamiento práctico de esta metodología a través de simulaciones. Además, se empleará algún conjunto de datos reales como ilustración.
Referencias:
Azzalini, A. y Torelli, N. (2007). Clustering via nonparametric density estimation. Statistics and Computing, 17(1), 71 - 80.
Menardi, G. y Azzalini, A. (2014). An advancement in clustering via nonparametric density estimation. Statistics and Computing, 24(5), 753 - 767.
Saavedra-Nieves, P. y Fernández-Pérez, M. (2024). Directional density-based clustering. Advances in Data Analysis and Classification, 1 - 26.
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