Clustering en alta dimensión : identificación de variables relevantes en datos mixtos

dc.contributor.MentorSvarc, Marcela
dc.creator.AutorMartiarena, Griselda
dc.date.accessioned2023-11-16T21:15:25Z
dc.date.available2023-11-16T21:15:25Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionFil: Martiarena, Griselda. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina.
dc.description.abstractLa 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.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10908/23403
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleClustering en alta dimensión : identificación de variables relevantes en datos mixtos
dc.typeTesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestría
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/updatedVersion
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[P][W] M. C.deD. Martiarena, Griselda.pdf
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