Algoritmo de Clustering dinámico para trayectoria GPS.
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2021
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| spelling | Algoritmo de Clustering dinámico para trayectoria GPS.Arias Martinez, Bryan JoséZamora Litardo, Bryan StevenGPSBases de DatosClusteringDensidadAlgoritmoDatabasesDensityAlgorithm.PDFHoy en d´ıa existen varios dispositivos tecnologicos en lo cual permiten extraer datos de ´ trayectorias GPS como son los Smartphone, GPS y sensores etc. Gracias a esta herramienta se puede almacenar en las bases de datos grandes volumenes de datos del recorrido vehicular ´ de taxis de diferentes pa´ıses como son: China, Ecuador y Brasil. Estos datos recolectados se podran evaluar y analizar los agrupamientos de clustering mediante el algoritmo din ´ amico ´ basado en densidad. Para analizar los datos GPS de las bases de datos se realizo modificaciones ´ al archivo csv para que el algoritmo dinamico pueda procesar los datos de las trayectorias GPS ´ y entender los agrupamientos de clustering que se forman dinamicamente. El algoritmo de ´ clustering dinamico basado en densidad trabajan con dos etapas que son: la etapa de distancia ´ y la etapa de densidad. En la etapa de distancia se usa la norma L1 o Manhattan que permite ver la distancia mas cercana de los clustering para agrupar los datos, en cambio en la etapa de ´ densidad se obtiene un resultado final donde se muestra los clustering. Entonces el algoritmo de clustering dinamico basado en densidad muestra los resultados finales del agrupamiento de ´ trayectorias GPS de manera satisfactoria.Nowadays there are several technological devices in which they allow to extract data from GPS trajectories such as Smartphone, GPS and sensors etc. Thanks to this tool, large volumes of data on the vehicular route of taxis from different countries such as: China, Ecuador and Brazil can be stored in the databases. These collected data can be evaluated and analyzed in the clustering groupings using the dynamic density-based algorithm. To analyze the GPS data from the databases, modifications were made to the csv file so that the dynamic algorithm can process the data of the GPS trajectories and understand the clustering groups that are dynamically formed. The density-based dynamic clustering algorithm works with two stages which are: the distance stage and the density stage. In the distance stage, the L1 or Manhattan norm is used, which allows to see the closest distance of the clusters to group the data, while in the density stage, a final result is obtained where the clusters are shown. Then the density-based dynamic clustering algorithm displays the final results of the GPS track clustering in a satisfactory way.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Reyes Zambrano, Gary2021-05-19T02:59:17Z2021-05-19T02:59:17Z2021-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/52739spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2021-05-19T08:10:56Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/52739Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-04-18T05:52:17.660768Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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