Examinando por Autor "Vera Llaque, Yajaira Jenniffer"
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- ÍtemAcceso AbiertoAnálisis de trayectorias vehiculares GPS para evaluar su calidad de agrupamiento utilizando algoritmos clustering de minería de datos.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería En Sistemas Computacionales, 2018) Vera Llaque, Yajaira Jenniffer; Veloz Rodríguez ÁngelEl gran volumen de datos espaciales generados por diversos dispositivos: Smartphone, GPS y sensores etc. engloban patrones atractivos en datos, convirtiéndose en un tema interesante para investigadores motivados a encontrar la mejor técnica clustering al tratar datos de trayectoria GPS, ya que en existencia se observan inconvenientes en las grandes ciudades como el tráfico vehicular. Por eso, se obtienen Bases de datos científicas que contienen recorridos vehiculares en diferentes lugares: California, China y Beijing. En esta investigación se evalúa la calidad de agrupamiento de los algoritmos identificados: Kmeans y DBscan. Aquellos utilizan datos de la tabla California para determinar, bajo ciertas condiciones, cuál de los dos algoritmos obtiene mejor agrupación de clúster. En la implementación se hicieron cambios para que el algoritmo de Kmeans consiguiera analizar los datos de trayectoria del GPS usando la medición de similitud de Hausdorff. Para Medir la calidad de agrupamiento de los algoritmos, se utiliza la métrica de Silhouette. Como resultado, el algoritmo DBscan es el de mejor calidad de agrupamiento, sin embargo, el algoritmo Kmeans obtiene resultados que están dentro de lo admitido por la métrica y facilita la identificación de las rutas de congestión.