Modelo de categorización usando técnicas de clustering nítido y fuzzy para las agencias de una cooperativa de ahorro y crédito
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Date
2020
Authors
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Evaluators
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
La investigación se fundamenta en aplicar una clasificación de agencias de una Cooperativa de
Ahorro y Crédito usando un algoritmo no supervisado nítido y uno difuso con el objetivo de verificar que la
categorización actual corresponde a la misma al aplicar un modelo estadístico usando estas técnicas y que permita
realizar una clasificación e identificación de aquellas agencias que puedan pertenecer a una o varias categorías, además
de realizar una comparación con los resultados de categorización que hoy en día se maneja en la cooperativa de ahorro
y crédito.
En la actualidad la cooperativa utiliza la clasificación en grupos para las agencias, porque otorga información general
de cómo operan en cada una de las ciudades en las que está presente la cooperativa y cuáles son sus comportamientos
frente al mercado financiero, con la aplicación de los métodos nítido y difuso se busca tener una alternativa de
clasificación para las agencias, diferente a la que se realiza actualmente en la cooperativa de ahorro y crédito, que
permita ubicar las agencias en clústeres o grupos homogéneos, esto sin llegar a cambiar la metodología existente pero
que permita a la cooperativa tener una visión diferente y en un tiempo prudencial se utilice esta propuesta de
clasificación.
Description
Keywords
clúster fuzzy, Análisis de conglomerados, Cooperativa de ahorro y crédito