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dc.contributor.authorMamani Rodríguez, Zoraida Emperatriz
dc.date.accessioned2015-12-10T17:47:35Z
dc.date.available2015-12-10T17:47:35Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/4472
dc.description.abstractLa minería de datos distribuida está contemplada en el campo de la investigación que implica la aplicación del proceso de extracción de conocimiento sobre grandes volúmenes de información almacenados en bases de datos distribuidas. Las organizaciones modernas requieren de herramientas que realicen tareas de predicción, pronósticos, clasificación entre otros y en línea, sobre sus bases de datos que se ubican en diferentes nodos interconectados a través de internet, de manera que les permita mejorar la calidad de sus servicios. En ese contexto, el presente trabajo realiza una revisión bibliográfica de las técnicas clustering k-means, elabora una propuesta concreta, desarrolla un prototipo de aplicación y concluye fundamentando los beneficios que obtendrían las organizaciones con su implementación.es
dc.description.uriTesises
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes
dc.subjectMinería de Datos Distribuidaes
dc.subjectAlgoritmo Clusteringes
dc.subjectK-meanses
dc.subjectDetección de Patroneses
dc.titleAplicación de la minería de datos distribuida usando algoritmo de clustering k-means para mejorar la calidad de servicios de las organizaciones modernas caso: Poder judiciales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises


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