Normalización de entradas de una red de Kohonen para clasificación de síndrome metabólico en adultos mayores de la ciudad de Cuenca
Abstract:
Uno de los desafíos al usar mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM) es el preprocesamiento o normalización de las variables de entrada. En el presente trabajo se exploran dos técnicas preprocesamiento (binaria y por rangos) de las variables para diagnosticar Síndrome Metabólico (SM) en adultos mayores de las parroquias urbanas de Cuenca. Se realizaron tres experimentos: considerando toda la población (N=387) y dividiendo la población por sexos, en cada experiencia se definieron 3 clústeres. Los resultados, usando un preprocesamiento por rangos, permiten una mejor clasificación de la población en todos los casos. Este estudio ha permitido seleccionar el tipo de preprocesamiento para el diagnóstico de SM en la población de Adultos Mayores (AM) de la ciudad de Cuenca usando SOM.
Año de publicación:
2017
Keywords:
Fuente:
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Tipo de documento:
Article
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Aprendizaje automático
- Obesidad
- Simulación por computadora
Áreas temáticas:
- Fisiología humana
- Enfermedades
- Problemas sociales y servicios a grupos