Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/120786
Título : Algoritmo de aprendizaje incremental para agrupar y clasificar running trails
Autoría: Cuervo Rodríguez, Carlos Alfonso
Director: Solé-Ribalta, Albert  
Tutor: Bosch Rue, Anna
Resumen : Es habitual entre los aficionados al running, buscar rutas en alguna zona de interés. Hay herramientas que permiten hacer este tipo de búsquedas, filtrando por distancia, locación, etc. No obstante, una vez aplicados todos los filtros aparecen rutas duplicados o muy similares, creando así mucha entropía y dificultando el proceso de búsqueda. En este trabajo se propone hacer un agrupamiento de rutas para identificar aquellas que son únicas en una zona determinada. Se propone usar un algoritmo basado en k-means incremental que agrupe las rutas disponibles, y posteriormente en un momento indeterminado en el tiempo, dada una nueva ruta ingresada al sistema, decide si esta debe ser asignada a un cluster ya creado debido a su similitud con las rutas que lo conformen, o se debe crear un nuevo cluster ya la ruta es lo suficientemente distante a las demás. En este trabajo se estudiará la mejor manera de representar las variables de una ruta, considerando feature engineering y técnicas de reducción de dimensionalidad que facilite y mejore los resultados del algoritmo de agrupamiento. Así mismo, se estudiarán los efectos sobre el rendimiento y las medidas de error intra e Inter grupos al considerar diferentes valores de threshold. Al final se espera entregar un aplicativo que permita visualizar las rutas únicas, filtrarlas, introducir nuevas rutas y ver información relacionada como: duración, elevación, distancia, velocidad promedio, entre otras.
Palabras clave : clustering
k-means
aprendizaje incremental
running trails
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : jun-2020
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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