000			01956nam a22003257i 4500
001			AZUAY-82789
003			AZUAY
005			20251111042957.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T14184
100	1		_aAndrade Durazno, Pedro Sebastián, _eautor
245	1	0	_aAplicación de minería de datos en el análisis de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, _c2018
300			_a49 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
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338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aIngeniero en Sistemas y Telemática
520	3		_bLa contaminación del aire afecta directamente a la salud de las personas y causa grandes problemas al medio ambiente, se han implementado en varios países sensores que recolectan información del aire en tiempo real. Éste trabajo se enfocó en la aplicación de minería de datos en el análisis de los datos de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas aplicando algoritmos de clustering no supervisados. El mejor algoritmo de clustering tanto en precisión como agrupamiento de datos fue el algoritmo DBSCAN. La información se presentó a través; de matrices de correlación y series de tiempo entre variables con ventanas de duración. Entre los resultados más relevantes, por ejemplo, se obtuvo que el Ozono tiene una fuerte correlación con la temperatura.
650	1	4	_aCALIDAD DEL AIRE
650	1	4	_aCONTAMINANTE ATMOSFÉRICO
650	1	4	_aMÉTODO K-MEANS
650	1	4	_aMINERÍA DE DATOS
700	1		_aOrellana Cordero, Marcos Patricio, _edirector de Tesis
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/8466 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c35842 _d35842