Clustering en alta dimensión : identificación de variables relevantes en datos mixtos
| dc.contributor.Mentor | Svarc, Marcela | |
| dc.creator.Autor | Martiarena, Griselda | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-16T21:15:25Z | |
| dc.date.available | 2023-11-16T21:15:25Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | Fil: Martiarena, Griselda. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina. | |
| dc.description.abstract | La aceleración del progreso tecnológico ha generado nuevos desafíos y oportunidades para la supervisión bancaria. El desarrollo y la aplicación de herramientas que facilitan y potencian su tarea es una de ellas. En este sentido, este trabajo aborda la clusterización de las entidades financieras argentinas, a partir de una cantidad considerable de información pública estructurada, y la identificación de las variables relevantes en este proceso. Para ello, se apoya en el empleo de un algoritmo genético y de la metodología de blinding para la selección de variables. En particular, amplía la aplicación de este último enfoque, no sólo a conjuntos de datos con variables numéricas, categóricas y binarias, sino también a métodos de clustering por particiones, siendo este el principal aporte metodológico. Adicionalmente, procura ofrecer una herramienta que permita entender más a fondo el ecosistema bancario en un contexto de volúmenes crecientes de datos. Los resultados finales obtenidos son satisfactorios, confirmando la solidez y utilidad de la estrategia de ocultamiento. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Martiarena, G. (2023). Clustering en alta dimensión : identificación de variables relevantes en datos mixtos. [Tesis de maestría, Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/23403 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10908/23403 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.title | Clustering en alta dimensión : identificación de variables relevantes en datos mixtos | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis de maestría | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/updatedVersion |
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- [P][W] M. C.deD. Martiarena, Griselda.pdf
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