Examinando por Materia "Weka"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicas
    (Universidad EIA, 2016) Escobar Vasco, Adriana María; Bonet Cruz, Isis
    Las formas de vida microscópicas se encuentran en todos los lugares y ambientes del planeta, y en su genética se halla información de gran valor para los científicos, sin embargo al tomar una muestra para estudiarlos solo se logra aislar y cultivar menos del 1% de ellos. La metagenómica nace con el fin de estudiar el otro 99% de la muestra y de descubrir más acerca de estas comunidades. El objetivo de la metagenómica es la secuenciación y el análisis de los genes contenidos en los cromosomas de microorganismos, esfuerzos en los cuales se enfoca el presente proyecto. Para la realización del proyecto se utiliza el programa weka y el algoritmo k-means, implementado en una versión iterativa que utiliza la distancia coseno o euclidiana dependiendo del criterio del experto. Además utiliza cómo parámetro las distancias entre los clústeres para escoger los mejores y optimizar los resultados de la segunda iteración. Con en desarrollo de este proyecto se llega a la conclusión que el k-means iterativo es una mejora al k-means, optimizando los resultados y encontrando clústeres más puros. También se encuentra que los resultados obtenidos con la función de distancia coseno son mejores que aquellos obtenidos con la función euclidiana y que el mejor atributo para describir las distancias es el 4-mer.