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Título : Volcanic Seismic Events Classification using Unsupervised Learning Models
Autor : Pérez, Noel, director
Duque Aguilera, Adrián Sebastián
Palabras clave : Programas para computador -- Métodos de clustering -- Tesis y disertaciones académicas.
Volcanes -- Erupciones.
Desastres naturales
Fecha de publicación : 2020
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Ingeniero en Sistemas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020
Resumen : Este documento explora el uso de seis diferentes clasificadores basados en clustering, para categorizar dos diferentes eventos sísmico-volcánicos y encontrar posibles señales solapadas que pueden ocurrir al mismo tiempo o inmediatamente después de la aparición de eventos sísmicos. De acuerdo con el espacio de clasificadores explorado, el spectral-clustering con k=2 fue escogido como el mejor modelo, alcanzando una precisión del 92%...
Descripción : This paper explores the use of six different clustering-based classifiers to categorize two different volcanic seismic events and to find possible overlapping signals that could occur at the same time or immediately after seismic events occurrence. According to the explored classifiers space, only one out of 27 models was selected using the first selection criteria. Afterward, the Spectral Clustering classifier with k=2 was chosen as the best model, reaching an accuracy score of $92%...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8810
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