reducciones geometricas usando clustering y diagramas de voronoi
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Presentacion acerca de Reducciones quinielisticas usando Clustering k MEANS y Diagramas de VoronoiTRANSCRIPT
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ProAutiReducciones Geométricas mediante
Clustering y Diagramas de Voronoi
Rodolfo Sánchez*Cositomayor
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ProAuti
• Modelo Bidimensional (Demostrativo)
• Reducciones Regulares
▫ Lineales
• Reducciones Perfectas
• Reducciones Geométricas
▫ Clustering k-Medias
• Conclusión
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ProAuti
• Modelo Bidimensional (Demostrativo)• Reducciones Regulares
▫ Lineales
• Reducciones Perfectas
• Reducciones Geométricas
▫ Clustering K-Medias
• Conclusión
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Modelo
Bid
imensi
onal
•3 ^14
•4782969 Universo Real
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Modelo
Bid
imensi
onal
•14 Triples
{ 0, f(columna)<limiteF(x)=
1, f(columna)>limite
Función de Fortaleza
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Modelo
Bid
imensi
onal
{ 0, f(columna)<limiteF(x)=
1, f(columna)>limite
Función de Fortaleza
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ProAuti
• Modelo Bidimensional (Demostrativo)
• Reducciones Regulares▫ Lineales
• Reducciones Perfectas
• Reducciones Geométricas
▫ Clustering k-Medias
• Conclusión
Modelo Bidimensional (Demostrativo)
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Reduccio
nes
Regula
res
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Reduccio
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Regula
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Reduccio
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Reduccio
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Reduccio
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Reduccio
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Regula
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Reduccio
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Reduccio
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Reduccio
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Regula
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Reduccio
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Reduccio
nes
Regula
res
•Pros
• Facil de programar
• Efectividad Demostrada
•Contras
• Desperdicio de columnas
• Cantidad de Reductoras no controlada
• Reductoras deben estar en el grupo inicial
• Covertura poco eficiente
• Inclusion de puntos alejados
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ProAuti
• Modelo Bidimensional (Demostrativo)
• Reducciones Regulares
▫ Lineales
• Reducciones Perfectas• Reducciones Geométricas
▫ Clustering k-Medias
• Conclusión
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Reduccio
nes
Perf
ecta
s
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Reduccio
nes
Perf
ecta
s
•Las Columnas reductoras se distribuyen uniformemente en el universo
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Reduccio
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Perf
ecta
s
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Reduccio
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Perf
ecta
s
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Reduccio
nes
Perf
ecta
s
•PROS
• Optimo global en cobertura
• Algoritmo desarrollado e implementado (Fortuna)
• http://www.foro1x2.com/viewtopic.php?t=4445&start=0&postdays=0&postorder=asc&highlight=perfectas
• Mínimo Desperdicio de columnas
• Cantidad de Reductoras controlada
• Reductoras no necesariamente deben estar en el grupo inicial
•CONTRAS
• Algunas reductoras cubren zonas de baja fortaleza
• Las zonas de alta fortaleza son cubiertos con la misma prioridad que una de baja fortaleza
• Hay muy pocas reducciones perfectas
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ProAuti
• Modelo Bidimensional (Demostrativo)
• Reducciones Regulares
▫ Lineales
• Reducciones Perfectas
• Reducciones Geométricas
▫ Clustering k-Medias
• Conclusión
![Page 33: Reducciones Geometricas Usando Clustering Y Diagramas De Voronoi](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022052304/55959e911a28ab5d2d8b4605/html5/thumbnails/33.jpg)
Reducciones Geométricas
Clustering k-Medias
Inicio
Numero de
Clusters K
Centroides
Distancia Columnas Centroides
Agrupamiento basado en Minima Distancia
Ninguncambio en Centroides
FIN
• http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_algorithm
• http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/NumericalExample.htm
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Reduccio
nes
Geom
etr
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Reduccio
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Reduccio
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Geom
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•PROS
• Las zonas de alta fortaleza son cubiertos con mas prioridad que las de baja fortaleza
• Cantidad de Reductoras controlada
• Reductoras no necesariamente deben estar en el grupo inicial
•CONTRAS
• Algoritmo complejo de programar
• Altamente dependiente de la Función de Fortaleza
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ProAuti
• Modelo Bidimensional (Demostrativo)
• Reducciones Regulares
▫ Lineales
• Reducciones Perfectas
• Reducciones Geométricas
▫ Clustering k-Medias
• Conclusión
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Reduccio
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Geom
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Conclusiones
• Mediante simulaciones encontré que las Reducciones geométricas tienen mejor rentabilidad que las reducciones regulares al corto plazo, principalmente debido a que no cubrimos las columnas alejadas del centro del agrupamiento.
• Es posible cuantificar el desempeño de un grupo de columnas reductoras midiendo el coeficiente de Gini de la cantidad de columnas que reduce cada Reductoras y de esta forma cuantificar el desempeño de un grupo de columnas reductoras
• De los res algoritmos usados para hacer ProAuti, Distancias de Hamming, Montecarlo y Diagramas de Venn, Montecarlo mostro mejor desempeño.
• Las reducciones geométricas son un buen método para combinar desarrollos de diversas fuentes
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