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http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/15234
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | González Rodríguez, Mario Salvador | - |
dc.creator | Páez Molineros, Juan Andrés | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-06T23:51:25Z | - |
dc.date.available | 2023-10-06T23:51:25Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Páez, M. (2023). Aplicación de machine learning para datos geoquímicos regionales: características geoquímicas de elementos de ocurrencias de trazas de la Cordillera Occidental del Ecuador (Tesis de maestría). Universidad de las Américas, Quito. | es_ES |
dc.identifier.other | UDLA-EC-TMINCD-2023-09 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/15234 | - |
dc.description | This study materializes the importance of accurate data interpretation and multidisciplinary interaction to understand complex geological phenomena, through the application of clustering techniques. Cluster analysis and data visualization have emerged as essential tools for discovering hidden patterns and relationships in data sets. Q Q and scatter plots stood out as effective ways to assess data quality and relationships between variables. The selection of the optimal number of clusters in the clustering analysis was approached through techniques such as the deflection curve, which allow to identify a balance between the explanation of the variance and the complexity of the model. Geological knowledge proved crucial for the interpretation of the composition of the rocks. Basalt and andesite compositions were explored, with an emphasis on how these compositions reflect the origin and formation of the rocks, as well as their potential to host minerals of economic value. It is important to sharpen research to a holistic and data driven approach to understand complex scientific and geological phenomena. The combination of analytical techniques and domain knowledge is essential to make informed decisions and extract meaningful information from data in various applications. | es_ES |
dc.description.abstract | En el presente estudio se materializa la importancia de la interpretación precisa de los datos y la interacción multidisciplinaria para comprender fenómenos geológicos complejos, mediante la aplicación de técnicas de clustering. El análisis de clusters y la visualización de datos emergieron como herramientas fundamentales para descubrir patrones y relaciones ocultas en conjuntos de datos. Los gráficos Q Q y de dispersión se destacaron como formas efectivas de evaluar la calidad de los datos y las relaciones entre variables. La selección del número óptimo de clusters en el análisis de clustering fue abordada a través de técnicas como la curva de deflexión, que permiten identificar un equilibrio entre la explicación de la varianza y la complejidad del modelo. El conocimiento geológico se demostró crucial para la interpretación de la composición de las rocas. Se exploraron composiciones de basaltos y andesitas, con énfasis en cómo estas composiciones reflejan el origen y la formación de las rocas, así como su potencial para albergar minerales de valor económico. Es importante perfilar a la investigación a un enfoque holístico y basado en datos para comprender fenómenos científicos y geológicos complejos. La combinación de técnicas analíticas y conocimiento de dominio es esencial para tomar decisiones informadas y extraer información significativa de los datos en diversas aplicaciones. | es_ES |
dc.format.extent | 30 p. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Quito: Universidad de las Américas, 2023 | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | MACHINE LEARNING | es_ES |
dc.subject | DATOS GEOQUÍMICOS | es_ES |
dc.subject | TÉCNICAS DE CLUSTERING | es_ES |
dc.subject | TÉCNICAS DE ANÁLISIS | es_ES |
dc.title | Aplicación de machine learning para datos geoquímicos regionales: características geoquímicas de elementos de ocurrencias de trazas de la Cordillera Occidental del Ecuador | es_ES |
dc.type | masterThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Maestría Integral Negociación Ciencia de Datos |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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