Extracción de conocimiento mediante ventanas de tiempo en variables atmosféricas

La industrialización y el rápido crecimiento de zonas urbanas aumentan alarmantemente la presencia de contaminantes atmosféricos. Estos contaminantes afectan la calidad de vida de las personas y se crea una oportunidad de estudio para determinar su comportamiento atmosférico y la relación entre variables meteorológicas presentes en el ambiente. Previo a esto, se aplicaron ventanas rodantes de tiempo para eliminar datos anómalos. A continuación, se identificaron variables y se segmentaron los datos a través del algoritmo X-means. También, dos clústeres que representan las relaciones entre pares de variables y la temporalidad de las ventanas de tiempo. Como resultado, se encontró una correlación inversa de -0,78 entre las variables de ozono y punto de rocío dentro de las horas de la jornada laboral.