<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="6.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">Edwin Ferney Castillo</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Wilmer Fernando Gonzales</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Iván Darío López</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Apolinar Figueroa</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">David Camilo Corrales</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Miller Guzmán Hoyos</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Juan Carlos Corrales</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">Water Quality Warnings Based on Cluster Analysis in Colombian River Basins</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">Revista Sistemas y Telemática</style></secondary-title></titles><keywords><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">Agrupamiento; datos de calidad del agua; macro-invertebrados acuáticos; taxón; árbol de decisión C4.5.</style></keyword></keywords><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2015</style></year><pub-dates><date><style  face="normal" font="default" size="100%">2015</style></date></pub-dates></dates><urls><web-urls><url><style face="normal" font="default" size="100%">https://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/2077</style></url></web-urls></urls><publisher><style face="normal" font="default" size="100%">Universidad ICESI</style></publisher><pub-location><style face="normal" font="default" size="100%">Cali</style></pub-location><volume><style face="normal" font="default" size="100%">Volúmen 13</style></volume><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">&lt;p&gt;El agua dulce es considerada uno de los recursos naturales renovables m&amp;aacute;s importantes, Colombia se ubica entre los pa&amp;iacute;ses con mayor oferta h&amp;iacute;drica del mundo con cinco vertientes: Caribe, Orinoco, Amazonas, Pacifico y Catatumbo. En este sentido es de vital importancia estudiar y evaluar la calidad del agua de sus r&amp;iacute;os y/o sistemas l&amp;oacute;ticos. Hoy por hoy, algunos cient&amp;iacute;ficos hacen uso de &amp;iacute;ndices biol&amp;oacute;gicos para calcular la calidad del agua, mientras que otros detectan la calidad del agua por medio de t&amp;eacute;cnicas de aprendizaje autom&amp;aacute;tico, sin embargo los trabajos encontrados hasta el momento no permiten al usuario interpretar f&amp;aacute;cilmente los resultados. Estas investigaciones motivaron a proponer un conjunto de datos para la generaci&amp;oacute;n de alertas de la calidad del agua en la cuenca Rio Piedras basado en el an&amp;aacute;lisis del algoritmo de agrupamiento K-Means y la t&amp;eacute;cnica de clasificaci&amp;oacute;n C.4.5.&lt;/p&gt;
</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">No. 33</style></issue><section><style face="normal" font="default" size="100%">9 - 26</style></section></record></records></xml>