Agrupación por características de consumo eléctrico de parroquias de la provincia de Pichincha Ecuador mediante el algoritmo K-Means

Núñez Barrionuevo, Oscar Fernando

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Llanes Cedeño, Edilberto Antonio	-
dc.contributor.author	Núñez Barrionuevo, Oscar Fernando	-
dc.date.accessioned	2020-11-19T17:01:20Z	-
dc.date.available	2020-11-19T17:01:20Z	-
dc.date.issued	2020-10	-
dc.identifier.citation	CT-MECI N575ag/2020	es
dc.identifier.uri	https://repositorio.uisek.edu.ec/handle/123456789/4068	-
dc.description	El presente trabajo muestra un análisis de consumo eléctrico por parroquias de la provincia de Pichincha para definir afinidades de consumo entre ellas. Para ello, se realiza una codificación de variables categóricas para ser usadas con el algoritmo de aprendizaje de máquina no supervisado k-means. Como resultados relevantes se establecen cuatro tipos de consumos y se analizan en relación a la densidad poblacional mientras que el algoritmo representa el 100% de la variabilidad de los datos, y se identifican municipios con diferentes tendencias de consumo.	es
dc.description.abstract	This work shows an analysis of electricity consumption by parishes in the province of Pichincha to define consumption affinities between them. To do this, categorical variables are encoded to be used with the unsupervised machine learning algorithm k-means. As relevant results, four types of consumption are established and they are analyzed in relation to population density while algorithm represents 100 % of the variability of the data, and municipalities with different consumption trends are identified.	es
dc.description.sponsorship	Uisek	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Internacional SEK	es
dc.rights	openAccess	es
dc.subject	ECOEFICIENCIA INDUSTRIAL	es
dc.subject	CONSUMO DE ENERGÍA	es
dc.subject	AGRUPAMIENTO	es
dc.subject	K-MEANS	es
dc.title	Agrupación por características de consumo eléctrico de parroquias de la provincia de Pichincha Ecuador mediante el algoritmo K-Means	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis	es
Aparece en las colecciones:	ECOEFICIENCIA INDUSTRIAL (ECI)

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