P. Gordaliza Pastor, P. C. Álvarez Esteban, M. A. Martínez-Prieto, A. Bregon, F. Díaz
La reciente evolución tecnológica ha hecho posible la incorporación de equipos de medición cada vez más rápidos y precisos en todos los ámbitos de la actividad humana y de su entorno. Estos equipos monitorizan de manera continua multitud de procesos, generando grandes bases de datos funcionales que se modelan como realizaciones de un proceso estocástico X={X(t):t∈T} que toma valores en un espacio de funciones definidas en un conjunto T, habitualmente un intervalo de tiempo. En particular, las trayectorias descritas por objetos en movimiento han cobrado especial interés en los últimos años, siendo uno de los principales objetivos agrupar aquéllas con comportamientos similares para descubrir patrones de movimiento. En este trabajo, se revisan los principales métodos existentes de Clustering Funcional, para centrarnos en aquéllos que mejor se adapten a datos trayectoria. Finalmente, se presenta una aplicación a la clasificación de trayectorias voladas por diferentes tipos de aviones.
Palabras clave / Keywords: datos funcionales, trayectoria, clustering de trayectorias, clustering de segmentos
Programado
Sesión V03 Análisis de Datos Funcionales
1 de junio de 2018 16:00
Sala 2
