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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA): Agrupación de documentos por tema e Identificación de elementos Atípicos al tema (Outliers) (Spanish Edition) - Softcover
En los últimos años de modernidad se ha generado una revolución en la digitalización de la información: datos numéricos y documentos. La minería de texto es una respuesta a la necesidad de manipular el texto adecuadamente. La visualización de datos es una herramienta de la minería de texto que permite obtener una representación gráfica de la información en alta dimensión. En este documento se presenta un modelo de separación de documentos por clases (tópicos) e identificación de estructuras: conglomerados (cluster), sub-conglomerados y valores atípicos (VA- Outliers). Se definen los conceptos de ruido y VA en documentos, también se propone una clasificación de VA basados en el tipo de palabras utilizadas (de propósito particular, general o compartidas). De los diferentes algoritmos de proyección de datos el de generación de mapas topográficos (GTM) ha tomado gran importancia en el marco probabilístico. Se presentan dos algoritmos: uno para la proyección y visualización de documentos (VL-ZIP) y otro para la separación de clases. El algoritmo VL-ZIP considera aplicar la función de distribución inflación de ceros con Poisson (ZIP) y un nuevo espacio latente.
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Doctora en Ciencias en Ciencias de la Computación (2009); en el 2009 cursó una especialidad de Educación basada en Competencias y en 1999 cursó una especialidad en Educación y asesoría de calidad. Desde el año 1998 ha sido profesora; actualmente trabaja como profesora en un Instituto Tecnológico impartiendo clases en Licenciatura y Maestría.
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- PublisherEditorial Académica Española
- Publication date2011
- ISBN 10 3845487992
- ISBN 13 9783845487991
- BindingPaperback
- Number of pages116
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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA): Agrupación de documentos por tema e Identificación de elementos Atípicos al tema (Outliers) (Spanish Edition)
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Editorial Académica Española
(2011)
ISBN 10: 3845487992
ISBN 13: 9783845487991
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Modelo de visualizacin de documentos cluster y outliers VA Agrupacin de documentos por tema e Identificacin de elementos Atpicos al tema Outliers
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Editorial Académica Española
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Modelo de visualizacià n de documentos: cluster y outliers (VA)
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EAE Editorial Academia Espanola
(2011)
ISBN 10: 3845487992
ISBN 13: 9783845487991
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Modelo de visualizacion de documentos: cluster y outliers (VA)
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EAE Editorial Academia Espanola 2011-09
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PF
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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA)
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Editorial Académica Española Sep 2011
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -En los últimos años de modernidad se ha generado una revolución en la digitalización de la información: datos numéricos y documentos. La minería de texto es una respuesta a la necesidad de manipular el texto adecuadamente. La visualización de datos es una herramienta de la minería de texto que permite obtener una representación gráfica de la información en alta dimensión. En este documento se presenta un modelo de separación de documentos por clases (tópicos) e identificación de estructuras: conglomerados (cluster), sub-conglomerados y valores atípicos (VA- Outliers). Se definen los conceptos de ruido y VA en documentos, también se propone una clasificación de VA basados en el tipo de palabras utilizadas (de propósito particular, general o compartidas). De los diferentes algoritmos de proyección de datos el de generación de mapas topográficos (GTM) ha tomado gran importancia en el marco probabilístico. Se presentan dos algoritmos: uno para la proyección y visualización de documentos (VL-ZIP) y otro para la separación de clases. El algoritmo VL-ZIP considera aplicar la función de distribución inflación de ceros con Poisson (ZIP) y un nuevo espacio latente. 116 pp. Spanisch. Seller Inventory # 9783845487991
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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA) : Agrupación de documentos por tema e Identificación de elementos Atípicos al tema (Outliers)
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Editorial Académica Española
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - En los últimos años de modernidad se ha generado una revolución en la digitalización de la información: datos numéricos y documentos. La minería de texto es una respuesta a la necesidad de manipular el texto adecuadamente. La visualización de datos es una herramienta de la minería de texto que permite obtener una representación gráfica de la información en alta dimensión. En este documento se presenta un modelo de separación de documentos por clases (tópicos) e identificación de estructuras: conglomerados (cluster), sub-conglomerados y valores atípicos (VA- Outliers). Se definen los conceptos de ruido y VA en documentos, también se propone una clasificación de VA basados en el tipo de palabras utilizadas (de propósito particular, general o compartidas). De los diferentes algoritmos de proyección de datos el de generación de mapas topográficos (GTM) ha tomado gran importancia en el marco probabilístico. Se presentan dos algoritmos: uno para la proyección y visualización de documentos (VL-ZIP) y otro para la separación de clases. El algoritmo VL-ZIP considera aplicar la función de distribución inflación de ceros con Poisson (ZIP) y un nuevo espacio latente. Seller Inventory # 9783845487991
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Modelo de visualizacin de documentos cluster y outliers VA Agrupacin de documentos por tema e Identificacin de elementos Atpicos al tema Outliers
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PAP
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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA)
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