Cómo leer este visor

Versión condensada de la tesis para lectura en línea: problema de investigación, criterio de asignación de dominios y selección del clasificador. El PDF (págs. 1–151) conserva el texto original.

La forma más directa de probar el método es la réplica en el navegador: geoia.site/dominios-ml (Fase 1 firma MOD_ALT, Fase 2 lienzo Orange, Fase 3 predice el 60 % ciego). Los cuadernos hacen lo mismo con los hiperparámetros de la tesis.

Lectura mínima

1. Réplica GeoIA — recorrer las tres fases.
2. Resumen — formulación y resultados.
3. Asignación de dominios — clúster espectral frente a MOD_ALT.
4. Resultados — Random Forest frente a SVM, k-NN y MLP.

Qué página responde a qué

Si te preguntas…	Ve a
¿Puedo verlo funcionar ahora, sin instalar nada?	GeoIA · Dominios ML
¿Cómo se mapean las fases de GeoIA a la tesis?	Réplica en el navegador
¿De qué trata la tesis, en una página?	Resumen y abstract
¿Por qué hace falta ML en alteración?	Introducción y planteamiento
¿Qué es un sistema HS y qué ve el SWIR?	Marco teórico
¿Cuáles son las seis etapas del flujo?	Metodología
¿El K-Means es el dominio? No.	El geólogo asigna los dominios
¿Qué minerales y elementos se usaron?	Espectro y geoquímica
¿Quién gana: RF, red, k-NN o SVM?	Resultados de ML
¿Qué se concluye y qué se recomienda?	Conclusiones
¿Quiero Orange, Colab o los cuadernos 01–03?	Orange, Colab y cuadernos
¿Puedo pegarlo a mis sondajes en Python?	Replicar en Python

Orden recomendado (no es el de los capítulos)

flowchart TD
  A[Resumen] --> B[Asignación de dominios]
  B --> C[Metodología]
  C --> D[Resultados]
  D --> E{¿Quieres profundidad?}
  E -->|Sí| F[Introducción, marco, espectro]
  E -->|Probar| G[GeoIA / Colab / Orange]
  F --> H[PDF págs. 1–151]

Los capítulos 1, 2 y 4 (planteamiento, marco, espectro) son fondo. Sirven cuando ya tienes clara la distinción clúster ≠ dominio.

Tres avisos para no mezclar cifras

1. Dato de la tesis (Orange, calibración real), dato de este repo (scikit-learn, sintético) y GeoIA (implementación en el navegador) no se promedian. El ranking cualitativo sí se reproduce: Random Forest primero, SVM último.
2. K-Means usa k = 5 sobre scores minerales. Los dominios geológicos son seis (Arg, ArgAvd, Fil, Oxd, Pro, Sk) porque el geólogo nombra ensambles, no números de clúster. En GeoIA el polígono sobre el PCA es esa firma.
3. El visor omite geometría y logística de la unidad. El análogo geológico es un epitermal Au–Cu de alta sulfuración con transición a pórfido/skarn. GeoIA reserva 40 % / 60 % de collares; la tesis partió 80/20 sobre tramos ya etiquetados.

Siguiente: Resumen y abstract — el argumento de la tesis en dos idiomas.