[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123924-es":3,"doc-seo-123924-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},123924,2336474466712,"Maeve","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_a8503ba1806abce46bf441b54a3ca4cd",41,"Investigación e Informes","Aplicación web interactiva para el análisis de datos multivariantes mediante técnicas de aprendizaje automático","Trabajo de Fin de Grado centrado en definir y describir técnicas y algoritmos de aprendizaje automático aplicados al análisis de datos multivariantes. El documento realiza una revisión bibliográfica de métodos como reducción de la dimensionalidad, clustering, regresión y clasificación, y posteriormente integra dichos enfoques en una aplicación web interactiva. El objetivo es facilitar el uso, la comparación y la evaluación de resultados, incorporando fases de preprocesado, aprendizaje no supervisado y supervisado, además de la presentación de resultados y conclusiones.","Grado en Estadística  \nTrabajo de Fin de Grado  \nAplicación web interactiva para elanálisis de datos multivariantes mediantetécnicas de aprendizaje automático  \nInteractive web application of multivariate machine learning statistical techniques  \nAutor  \nJuan Marcos Díaz  \nTutoras académicas  \nAna Belén Nieto Librero Nerea González García  \nGrado en Estadística  \nTrabajo de Fin de Grado  \nAplicación web interactiva para el análisis de datos multivariantes mediante técnicas deaprendizaje automático  \nInteractive web application of multivariate machine learning statistical techniques  \nAutor  \nJuan Marcos Díaz  \nTutores académicos  \nAna Belén Nieto Librero  \nNerea González García  \nCertificado de los tutores TFG Grado en Estadística  \nDª . Ana Belén Nieto Librero, profesora del Departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca, y Dª . Nerea González García, profesora del Departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca,  \nHACEN CONSTAR:  \nQue el trabajo titulado “Aplicación web interactiva para el análisis de datos multivariantes mediante técnicas de aprendizaje automático”, que se presenta, ha sidorealizado por D. Juan Marcos Díaz, con DNI ****8971 y constituye la memoria del trabajo realizado para la superación de la asignatura Trabajo de Fin de Grado en Estadística en esta Universidad.  \nSalamanca, a fecha de firma electrónica.  \nNIETO  \nLIBRERO ANA BELEN  \n-11966438K  \nFirmado digitalmente por NIETO LIBRERO ANA BELEN- 11966438KFecha: 2023.07.04  \n16:24:59 +02'00'  \nFdo.: Ana Belén Nieto Librero  \nGONZALEZ  \nGARCIA NEREA- 72828390V  \nFirmado digitalmente por GONZALEZ GARCIA NEREA-72828390VFecha: 2023.07.04  \n17:27:39 +02'00'  \nFdo.: Nerea González García  \nÍndice  \n1) Introducción ........................................................................................................................... 1  \n2) Preprocesado de datos ............................................................................................................ 4  \n2.1) Codificación .................................................................................................................... 4  \n2.2) Discretización ................................................................................................................. 5  \n2.3) Escalado .......................................................................................................................... 5  \n2.4) Tratamiento de valores perdidos ..................................................................................... 7  \n2.5) Selección de variables ..................................................................................................... 7  \n3) Aprendizaje no supervisado ................................................................................................... 8  \n3.1) Reducción de la dimesionalidad ..................................................................................... 8  \n3.1.1) Análisis de componentes principales ....................................................................... 9  \n3.2) Clustering ...................................................................................................................... 12  \n3.2.1) Clustering jerárquico ............................................................................................. 14  \n3.2.2) Clustering particional............................................................................................. 16  \n3.2.3) Clustering basado en densidad............................................................................... 18  \n3.2.4) Clustering basado en modelo ................................................................................. 20  \n3.2.5) Clustering en cuadrículas (Grid-Based) ................................................................ 20  \n3.2.6) Métricas de evaluación y selección del número de clusters .................................. 20  \n4) Aprendizaje Supervisado ...........................................................","cbCainJzJ4gywIgE","https://ap.wps.com/l/cbCainJzJ4gywIgE","pdf",2019204,5,1,57,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Preprocesado de datos\n## Codificación\n## Discretización\n## Escalado\n## Tratamiento de valores perdidos\n## Selección de variables\n# Aprendizaje no supervisado\n## Reducción de la dimensionalidad\n## Análisis de componentes principales\n## Clustering\n## Clustering jerárquico\n## Clustering particional\n## Clustering basado en densidad\n## Clustering basado en modelo\n## Clustering en cuadrículas (Grid-Based)\n## Métricas de evaluación y selección del número de clusters\n# Aprendizaje supervisado\n## Regresión\n## Regresión lineal - Enfoque clásico\n## Regresión lineal - Enfoque del ML\n## Métricas de evaluación\n## Clasificación\n## Regresión logística\n## Máquinas de soporte vectorial\n## Métricas de evaluación\n# Aplicaciones Web\n# Resultados\n# Conclusiones\n# Bibliografía","[{\"question\":\"Qué técnicas de aprendizaje automático se revisan en el documento?\",\"answer\":\"Se revisan técnicas de reducción de la dimensionalidad, clustering, regresión y clasificación. Estas se describen antes de integrarlas en la aplicación web interactiva.\"},{\"question\":\"Qué etapas incluye el proceso de trabajo sobre los datos?\",\"answer\":\"Incluye preprocesado de datos con codificación, discretización, escalado, tratamiento de valores perdidos y selección de variables, seguido por aprendizaje no supervisado y supervisado.\"},{\"question\":\"Qué temas cubre la sección de aprendizaje no supervisado?\",\"answer\":\"Abarca reducción de la dimensionalidad mediante análisis de componentes principales y diferentes enfoques de clustering, incluyendo jerárquico, particional, basado en densidad, basado en modelo y clustering en cuadrículas, junto con métricas para evaluar y elegir el número de clusters.\"}]","Aplicación web interactiva para el análisis de datos multivariantes mediante técnicas de aprendizaje automático | PDF",1785819267,88,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":88,"head_meta":90,"extra_data":92,"updated_unix":29},"interactive-web-application-for-multivariate-data-analysis-using-machine-learning-techniques","",{"@graph":37,"@context":87},[38,55,70],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,49,52],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":48},"https://docshare.wps.com/es/document/","Document",2,{"item":50,"name":12,"@type":44,"position":51},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":53,"name":13,"@type":44,"position":54},"https://docshare.wps.com/es/document/interactive-web-application-for-multivariate-data-analysis-using-machine-learning-techniques/123924/",4,{"url":53,"name":13,"@type":56,"author":57,"headline":13,"publisher":59,"fileFormat":62,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":63,"datePublished":64,"encodingFormat":62,"isAccessibleForFree":65,"interactionStatistic":66},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":58},"Person",{"url":42,"name":60,"@type":61},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-16","2026-08-04",true,{"@type":67,"interactionType":68,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":69},"ViewAction",{"@type":71,"mainEntity":72},"FAQPage",[73,79,83],{"name":74,"@type":75,"acceptedAnswer":76},"Qué técnicas de aprendizaje automático se revisan en el documento?","Question",{"text":77,"@type":78},"Se revisan técnicas de reducción de la dimensionalidad, clustering, regresión y clasificación. 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