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dc.contributor.author | Bustamante Hernández, Luis Fernando | |
dc.date.accessioned | 2022-04-04T22:45:48Z | |
dc.date.available | 2022-04-04T22:45:48Z | |
dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17824 | |
dc.description | El trabajo corresponde a un análisis del impacto de contagio y muerte por SARS-CoV-2 en la población estudiantil de la ciudad de México a través del uso del algoritmo de agrupación K-medias. | es_ES |
dc.description.abstract | En el trabajo se investigó acerca del estado del arte para poder tener contexto sobre la reciente pandemia generada por la enfermedad Covid-19. A través del portal de datos abiertos de la Ciudad de México, se obtuvieron registros de estudiantes con Covid-19 para poder analizar el impacto de contagio y muerte del virus SARS-CoV-2 mediante el algoritmo de agrupamiento K-medias, donde se segmentaron los casos de contagio en 5 clústeres, al igual que los casos de deceso. Con base en estos resultados se identificaron patrones de interés, donde poblaciones jóvenes han sido afectados tanto en contagio y muerte, identificándose estudiantes de distintos niveles educativos, con edades que van desde infantes hasta adultos. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | Minería de datos | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Reconocimiento de patrones | es_ES |
dc.subject | Clusterización de Covid-19 | es_ES |
dc.subject | Algoritmo K-medias | es_ES |
dc.title | Aprendizaje automático para el análisis del impacto de contagio y muerte por SARS-CoV-2 en la población estudiantil de la ciudad de México | es_ES |
dc.type | Tesis | es_ES |
dc.director.trabajoescrito | Molero Castillo, Guillermo Gilberto | |
dc.carrera.ingenieria | Ingeniería en computación | es_ES |