GUARDIOLA MARIANA
Congresos y reuniones científicas
Título:
Clasificación no supervisada con datos mixtos
Lugar:
Córdoba
Reunión:
Encuentro; XXXIII Encuentro Nacional de Docentes de Investigación Operativa - XXXI Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa ? RED-M IX VIRTUAL 2020; 2020
Institución organizadora:
Facultad de Ciencias Económicas - Universidad Nacional de Córdoba
Resumen:
La clasificación de datos en grupos homogéneos representa una tarea que permite describir grupos con características particulares. El método particionantes k?medias sólo se aplica con datos numéricos, Huang (1997) propone el algoritmo k-modas para variables categóricas, también presenta el algoritmo k?prototipos que incluye tanto a variables numéricas como categóricas. Teniendo en cuenta las particularidades de estos algoritmos, se muestran distintas estrategias para determinar perfiles de estudiantes de un curso de estadística de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba. Se comparan las estrategias de agrupamiento utilizando los índices de validación externa Rand y ARI, seleccionando el algoritmo k?prototipos, a partir del cual se determinaron perfiles de estudiantes de las cohortes 2015-2019.
